PRESENTACION PRONOSTICOS

191
AM BUSINESS CICPERU 1 Gestión de demanda e inventarios centrada en el cliente Pág.1 Presentado por: Raimundo Veloso, Socio Kom International Tel: (56 2) 431 5341 E-mail: [email protected] Contenido 1. Introducción 2. Segmentación de clientes 3. Service Level Agreement 4. Definición del mix de productos 5. Introducción a Demand Planning 6. Demand Planning 6. Demand Planning 7. Análisis de excepciones estadísticas 8. Profundización en DP 9. Algunos métodos matemáticos 10. Regresiones 11. Promociones y elasticidades 12. Proceso S&OP (Sales and Operations Planning) 13. Limitaciones del Proceso Sales and Operations Planning (S&OP) 14. Proceso IBP (Integrated Business Planning) 15. Inventarios Pág.2 16. Errores más frecuentes en la gestión de inventarios 17. Aspectos tácticos en la gestión de la demanda 18. Modelos clásicos de inventarios 19. MRP, JIT, DRP 20. Reposición de ítems con oportunidades de coordinación 21. Modelos avanzados de inventarios

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MANUAL DE APRENDIZAJE

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Page 1: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 1

Gestión de demanda e inventarios centrada en el cliente

Pág.1

Presentado por:Raimundo Veloso, SocioKom InternationalTel: (56 2) 431 5341E-mail: [email protected]

Contenido1. Introducción 2. Segmentación de clientes3. Service Level Agreement4. Definición del mix de productos5. Introducción a Demand Planning6. Demand Planning6. Demand Planning7. Análisis de excepciones estadísticas8. Profundización en DP9. Algunos métodos matemáticos10. Regresiones11. Promociones y elasticidades12. Proceso S&OP (Sales and Operations Planning) 13. Limitaciones del Proceso Sales and Operations Planning (S&OP) 14. Proceso IBP (Integrated Business Planning) 15. Inventarios

Pág.2

16. Errores más frecuentes en la gestión de inventarios17. Aspectos tácticos en la gestión de la demanda18. Modelos clásicos de inventarios19. MRP, JIT, DRP20. Reposición de ítems con oportunidades de coordinación21. Modelos avanzados de inventarios

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AM BUSINESS

CICPERU 2

Contenido22. Requerimientos para los sistemas de Demand Planning y sistemas del tipo Integrated

Business Planning23. CPFR: Colaborative Planning, Forecasting and Replenishment24. Modelamiento colaborativo de datos para CPFR25. KPIs para DP y para CPFR26. Desarrollo de casos

Pág.3

1. Introducción

Pág.4

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AM BUSINESS

CICPERU 3

X

• Oportunidades y hostilidad de la globalización (fenómeno irreversible)• Volatilidad de los mercados financieros• Persistente deterioro del precio de los commodities• Intensa competencia entre empresas y países• Ventajas comparativas amenazadas

Contexto

• Ventajas comparativas amenazadas• Competencias temporales (no sustentables)• Turbulencia del vecindario regional• Adquisición de empresas nacionales por operadores internacionales de mayor tamaño• Rápido desarrollo de nuevas tecnologías

=> Desafío de la competitividad en elaboración de un proyecto propio

Pág.5

Grandes tendencias en la logística global

Fase 1FASE CUALITATIVA

Explicación

Existen fallas de mercado asociadas a costos de coordinación, externalidades y economías de red que impiden alcanzar soluciones socialmente eficientes sin una estrategia y política a largo plazo a nivel país.

Planes

Integración logística desarrollo de redes (centros de distrib ción

1

Búsqueda permanente de sinergias en transporte, almacenamiento, información, inversión y uso de tecnología, y en actividades de valor agregado entre diferentes empresas/organismos y sector público

Estrategias orientadas a la reducción de los costos logísticos totales (considera lead time y variabilidad), y simultáneamente a la identificación y potenciamiento de atributos de valor del cliente. Cadenas logísticas “demand-driven”.

Foco

Colaboración

Integración logística y desarrollo de redes (centros de distribución -transporte terrestre caminero y ferroviario – puertos). Desarrollo de operadores logísticos multimodales (disminución de la fragmentación).

Integración2

3

4

Pág.6

Potenciamiento de la visibilidad de las cadenas logísticas (estado de los pedidos y productos), cercano al tiempo real.

agregado entre diferentes empresas/organismos y sector público.

Visibilidad

Respeto por el medio ambiente. Potenciamiento del reciclaje.Eficiencia energética y reducción de las huellas de carbono.

Sustentabilidad5

6

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AM BUSINESS

CICPERU 4

Fase 1FASE CUALITATIVA

Explicación

Mayor conciencia, generación de normativas y tecnologías orientadas a disminuir el efecto del hombre en el calentamiento global y cambio climático. Necesidad de una logística más limpia, con reducción de emisiones contaminantes y más eficiente energéticamente.

Cambio climático

A mento en el largo pla o del precio del petróleo s s deri ados debido al a mento de s

Grandes tendencias del entorno

La logística se hace cada vez más compleja debido a la globalización y competencia

Las exigencias internacionales en materia de seguridad son cada vez mayores, y seagudizan aún más cuando se trata del transporte de alimentos. Gran parte de lasinvestigación y desarrollo se enfoca a asegurar la seguridad física de la cadena desuministros, y en el caso de los alimentos, además en mantener la inocuidad y calidadnutricional de los alimentos.

Seguridad

Aumento en el largo plazo del precio del petróleo y sus derivados, debido al aumento de sudemanda, reducción de disponibilidad del recurso y mayores costo de explotación. Estoimplica la necesidad de generación energética con nuevas fuentes y de aumento de laeficiencia energética de la cadena logística.

Costo combustibles

Pág.7

La logística se hace cada vez más compleja, debido a la globalización y competenciamundial, mayor variabilidad e incertidumbre de los mercados, mayor concentración de losparticipantes en la red logística, mayor exigencia de los clientes, mayor comoditización delos productos, mayor rapidez en el desarrollo de las tecnologías, creciente demanda porservicios puerta a puerta (flexibles, fiables, a tiempo y visibles), y mayor necesidad dereducir el capital de trabajo, que entre otras cosas significa un menor nivel de losinventarios y mayor rotación.

Complejidad logística

Grandes tendencias del entorno

Fase 1FASE CUALITATIVA

Explicación

Rápida evolución de las tecnologías existentes e irrupción de nuevas tecnologíasmodifican los diseños y la forma de operar en cada uno de los eslabones de las cadenaslogísticas, además de hacerlas más eficiente y efectiva.

Desarrollo Tecnológico

El alto grado de especiali ación de las empresas la necesidad de focali arse en s “core

Con el crecimiento del poder adquisitivo y la apertura de los mercados, el intercambiocomercial entre países y regiones ha aumentado considerablemente, que a su vez vaacompañado de la necesidad de hacer mejoras cuantitativas y cualitativas de lainfraestructura. En el mundo los puertos, aeropuertos, caminos, líneas férreas y lasinstalaciones de telecomunicaciones se han expandido considerablemente para servir anuevas áreas y agregar capacidad a la red existente.

Expansión de la Infraestructura

El alto grado de especialización de las empresas y la necesidad de focalizarse en su “corebusiness”, junto con compartir riesgos y reducir o controlar mejor los gastos deoperación, han repercutido en una mayor externalización de sus actividades y operacionesque no son parte de funciones estratégicas o del núcleo del negocio.

Tercerización

Pág.8

Page 5: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 5

S&OP como proceso de sincronización entre

oferta y demanda

Principales tendencias de la logística empresarial a nivel global

1

2

Disminución de la capacidad de transporte

(exceso capacidad)

6

7

Scenario-Driven Strategy

Inversiones y mejoras en

3

Uso de la optimización dinámica para soporte

de decisiones (IBP)

2

4

Inversiones en RiskManagement

Mayor inteligencia en los servicios

7

8

Desarrollo de KPIs(reportes =>

9

Pág.9

visibilidad

Operaciones globales5

IBP: Integrated Business Planning

(reportes => inteligencia)

Segmentación estratégica de clientes

10

Scenario Planning

Hoy en día Futuro

Tiempo

Forecasting

Hoy en día FuturoRisk Management

Futuro

Futuro+ 5%

- 5%

F t 1

Pág.10

Hoy en día Futuro 2Scenario Planning

Futuro 3

Futuro 1

Page 6: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 6

Sistemas Logísticos Segmentados

FuncionalesVentas

Demanda más inelástica al

Novedosos

Erosión de imitadoresErosión de imitadoresSaturación del mercadoSaturación del mercado

Tiempo

Demanda altamente elástica al Nivel de Servicio

Demanda más inelástica al Nivel de Servicio

Pág.11

•¿Un producto requiere el mismo sistemas logístico durante su vida?•¿Qué significa un producto Novedoso?•¿Qué significa un producto Funcional?

Optimización Forecasting de ciclo

Segmentación de Funcionalidades

Productos Funcionales

pInventarios

Forecasting Estadísticos

de vida

Productos deModa

Optimización markdowny promociones

Pág.12

Gestión Transporte Reposición rápida

Funcionalidades requeridas Funcionalidades requeridas

Page 7: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 7

Vent

as)

Análisis Conjunto de todos los Sectores Económicos (Análisis 2002 – Colombia):10%

Si t L í ti Si t L í ti

Cadena de demanda

4%

6%

8%

Tpte

. Dist

ribuc

iòn

(% d

e las

V

IndustrialConfecciónAlmacenesDe Cadena

AlimentosProcesados

Gasesosas & Cervezas

CalzadoMinoristasGenerales

Comercializ.Prod. Alim.

Sistema Logístico Sistema Logístico Orientado al CostoOrientado al Costo

Sistema Logístico Sistema Logístico Equilibrando el Equilibrando el Servicio & CostoServicio & Costo

Pág.13

0% 10% 20% 30% 40% 50%

2%

Margen Bruto de Comercialización

Cost

os T

Droguerías

Electro-domesticos

FarmacéuticoAutopartes &Repuestos

Sistema Sistema Logístico Logístico Orientado al Orientado al SServicioervicio

Incertidumbre de la Demanda

Baja (Productos Funcionales)

Alta (Productos innovativos)

Modelo de Hau Lee de Estrategia Logística

) )

Baja (Proceso Estable)

Alt (P

Incertidumbreen el suministro

Cadena Logística con Á

Cadena Logística EficienteEj.: alimentos (bebidas),

ropa básica

Productos Funcionales

Cadena Logística SensibleEj.: Computadores, moda

Productos Innovativos

Pág.14

Alta (Proceso Cambiante)

Protección a RiesgosEj.: plantas pesqueras, centrales

hidro-eléctricas, algunos productores de alimentos

Cadena Logística Ágil (ligera)Ej.: telecomunicaciones,

semiconductores

Page 8: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 8

Productos Funcionales

C d Efi i t b Cadena Sensible: estrategias

Productos Innovativos

Modelo de Hau Lee de Estrategia Logística

Cadena Eficiente: se busca la eficiencia económica, vía economías de la escala, técnicas de optimización, eliminación de actividades que no agregan valor

Cadena Ágil: estrategias dirigidas a la rapidez y fl ibilid d l id d

Cadena con protección a riesgos: reuniendo y

ti d

Cadena Sensible: estrategias orientadas a generar rapidez y flexibilidad a las cambiantes y diversas necesidades de los clientes (estrategias make-to-order, mas customization, etc.)

Pág.15

flexibilidad a las necesidades de cliente, con mínimas inversiones en activos.

compartiendo recursos para poder reducir el riesgo en la interrupción del suministro (economías de alcance)

Características de la Demanda Características de la OfertaFuncional Innovativa Estable Cambiante

•Baja incertidumbre en la demanda •Alta incertidumbre en la demanda •Menos fallas (interrupciones) •Vulnerable a interrupciones

Modelo de Hau Lee de Estrategia Logística

Baja incertidumbre en la demanda•Demanda más predecible•Demanda estable•Largo ciclo de vida de productos•Bajo costo de inventarios•Márgenes bajos•Baja variedad de productos•Altos volúmenes de ventas•Bajo costo de quiebre de stocks•Baja obsolescencia

Alta incertidumbre en la demanda•Dificultad en pronosticar•Demanda variable•Estaciones cortas de ventas•Alto costo de inventarios•Altos márgenes•Alta variedad de productos•Bajos volúmenes de ventas•Alto costo de quiebre de stocks•Alta obsolescencia

Menos fallas (interrupciones)•Productividades estables y altas•Menos problemas de calidad•Más fuentes de suministro•Proveedores seguros•Menos cambios de proceso•Menos restricciones de capacidad•Cambios más fáciles•Flexible•Lead times confiables

Vulnerable a interrupciones•Productividades variables y bajas•Problemas potenciales de calidad•Fuentes limitadas de suministro•Proveedores no confiables•Más cambios de proceso•Potenciales restricciones de capacidad•Dificultad en cambios•Inflexible•Lead time variables

Pág.16

Page 9: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 9

• SC Eficiente: lograr la mayor eficiencia logística a través de economías de escala, técnicas de optimización, eliminación de actividades que no agregan valor

• SC de Protección a Riesgos: recursos combinados y compartidos, de modo que disminuye el riesgo de interrupción de la cadena logística

Hau Lee, tipos de cadenas logísticas

• SC Sensible: estrategia dirigida a ser sensible y flexible a las necesidades cambiantes y diversas de los clientes.

• SC Ágil: estrategia dirigida a ser sensible y flexible a las necesidades cambiantes y diversas de los clientes. Estrategias que combinan protección y sensibilidad.

Pág.17

Cantidades de reposición

Incertidumbre en la Demanda en el consumidor final

Baja (Productos Funcionales) Alta (Productos Innovativos)

Productos funcionalesCm : costo de mantener inventarioD : demanda durante un períodoCl : costo de la línea de pedidoQ = EOQ: Lote económicoQ = Raiz (2 * D * Cl / Cm)

Cantidad óptima del Pedido: Q

Baja (Proceso Estable)

Alta (Proceso Cambiante)

Incertidumbreen el

suministro Red Logística con Protección a Riesgos en el suministro

Ej: centrales hidro-eléctricas, algunos alimentos

Red Logística Ágil (ligera)Ej.: telecomunicaciones,

semiconductores

Red Logística EficienteEj.: alimentos, ropa básica

Productos Funcionales

Red Logística SensibleEj.: Computadores, moda

Productos Innovativos

Pág.18

Productos perecibles:V: valor máximo del producto en tiempo t =0α : tasa de deterioro por hora del productop: tasa producción en etapa previa a la etapa de perecibilidad (unidades/hora)K: costo de transferencia en etapa con perecibilidad (costo de la línea de pedido)tr : tiempo de transferencia en etapa con perecibilidadtj : tiempo de transferencia con cadena de frío a los Centros de Distribución o mercadosτr = e**(−α * tr ) τj = e**(β * t j ) con β < < α β cae en el rango[ 0.01-0.02]Pérdida de valor en etapa con perecibilidad = V * (1 - e**(α *(Q-q)/p * e**(α *Tr) )Q = ( p/α - K/ (V* τr * τj ) ) * e**(- α * Q/p) - p/α (ecuación que se puede resolver usando Solver)

Productos con corta estación de ventas (moda, Laptops, árboles de navidad, etc)Cu : costo de faltante Co : Costo de sobranteV : costo de adquisiciónp : precio inicial de ventas ($/unidad)g: precio al final de la estación de ventasB : penalidad por no satisfacer la demandaQ = (Cu) / (Cu + Co)Q = (p – V + B) / (p – g + B)

Page 10: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 10

En Fruticultura, Punto de desacoplamiento (PD) del pedido del cliente y del mercado

Productores(predio)

Proveedores

Frigorífico RetailersTransporte

Red Logística

Cadena Sensible Cadena Eficiente

Pág.19

Cadena con protección a riesgosCadena Sensible

Prácticas de cadenas logísticas (modelo de Fisher)Productos Innovativos

Productos Funcionales

Integración de comprasInvolucra a Ingeniería y Producción en seleccionar los proveedoresRecomienda cambios en productos terminados o entradaT b j t d t t bl l i i l t d i

Alto Alto Alt

BajoBajoB jTrabaja con otros deptos. para establecer las principales metas de negocios Alto Bajo

Foco de Compras (porcentaje de personas de compras que gastan tiempo relevante en):Generación de órdenesEsfuerzos en desarrollo de nuevos productosEsfuerzos en desarrollo y certificación de proveedoresAnálisis de mercado y precios/costosAyudar en desarrollar las principales ofertas de ventas

BajoAltoBajoBajoAto

AltoBajoAltoAltoAlto

Racionalización de la base de proveedores:Cantidad activa de proveedores de la empresa Alto Bajo

Pág.20

Cambio porcentual en n° de proveedores activos en los últimos 5 años (+/-) Estable Alto (-)Estructura de la base de proveedores:% de decisiones de abastecimientos de commodities a nivel global/regional% de costos directos pactados y ordenados a nivel central % de costos directos pactados centralmente, pero ordenados localmente% de proveedores en la base de datos corporativa

BajoAltoBajoBajo

AltoBajoAltoAlto

Page 11: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 11

Productos Innovativos

Productos Funcionales

Relación comprador vendedorN° de consejos activos comprador-vendedorTransferencia tecnológica no requiere pre aprobación de la administraciónComunicación frecuente usando múltiples contactos

BajoAlto Alto

AltoBajoAlto

Prácticas de cadenas logísticas (modelo de Fisher)

pCostos de los riesgos compartidos se establecen por justicia más que negociaciónNinguna parte actua oportunísticamente en desmedro de la otraUsa procedimientos formales para evaluar el rendimiento de proveedoresProvee realimentación frecuente a los proveedores claves

BajoBajoBajoBajo

AltoAltoAltoAlto

Criterios de selección y evaluación de proveedores:Mínimo costoTecnología de producto de proveedorCalidad del proveedorHabilidad del proveedor en customizar el producto

BajoAltoBajoAlto

AltoBajoAltoBajo

Pág.21

Habilidad del proveedor en customizar el productoFlexibilidad de entrega del proveedorFlexibilidad de volumen del proveedorHabilidad del proveedor en asistir el desarrollo del productoBuena voluntad del proveedor en hacer las inversiones requeridasPresencia global del proveedorHabilidad del proveedor en anticipar y satisfacer cambios tecnológicos en las entradas

AltoAltoAltoAltoAltoBajoAlto

BajoBajoBajoBajoAltoAltoBajo

Productos Innovativos

Productos Funcionales

Sistemas de informaciónVisibilidad de inventarios con los proveedores críticos (seguimiento de ítem ubicación/donde es usado)C f f C

Alto Bajo

Prácticas de cadenas logísticas (modelo de Fisher)

Compartir información de Planificación de Capacidad con proveedores críticos (programación de la producción, programas MRP)

Alto Alto

Pág.22

Page 12: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 12

La definición del mix está dado por:1. Segmentación de clientes2. Margen y venta potencial3. Costo de mantener el inventario versus costo de demanda insatisfecha (back order o venta perdida) 4 La magnit d frec encia de las transacciones de demanda

Determinación del mix de productos (productos de stock)

4. La magnitud y frecuencia de las transacciones de demanda5. El tiempo de ciclo de reposición versus ciclo de entrega6. Impacto en la imagen de la marca7. La actitud de la competencia8. ¿Otros?

Pág.23

Ajustar las expectativas de servicio versus el costo:

C tC tCosto TotalCosto TotalDesempeño de Desempeño de

l t il t i

Expectativas Expectativas del Clientedel Cliente

Determinación del nivel de servicio

CostosCostos

Costo de rupturaCosto de rupturapor disponibilidad por disponibilidad

de stockde stock++

Tiempo de Tiempo de entregaentrega

Costos de Costos de Mantener Mantener

StocksStocks++

Costo de Costo de Capacidad Capacidad

de Tptede Tpte

la competenciala competencia

Pág.24

Nivel de ServicioNivel de Servicio95%50% 89%

Page 13: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 13

Comprender el costo de los Agotados: MALA REPOSICIÓN DE

BODEGA A GONDOLAMALA ESTIMACIÓN DE LA CANTIDAD A REPONER AL LOCAL

Método de pronóstico

5% al 25% 30% al 47%

Diagramas causa-efecto para análisis del nivel de servicio

Problema Ppal.:AGOTADO EN SALA DE VENTA

INCUMPLIMIENTO DE LA INCUMPLIMIENTO DEL

equivocadoCalidad de los datos

Descuido del reponedor

Planificación de la Categoría

Asignación de espacios en góndola

Publicidad y promociones espontáneas

Frecuencia de abastecimeinto al local

El producto se queda durmiendo en el CD

Fuente:

Demora en la reposición por estar obstaculizado por otros Acciones de la Competencia

Retraso en la entrega

Incumplimiento de la cantidad solicitada

Ordenes de Compra con

Pág.25

CANTIDAD Y TIEMPO POR EL CENTRO DE DISTRIBUCIÓN

PROVEEDOR

4% al 35%

5% al 15%

PROBLEMAS ADMINISTRATIVOS DEL LOCAL

14% al 20%

• GMA 2002• Héctor Gallardo 1995 • KOM International 2004

Errores

GMA: 72% de los QS son ocasionados en los PDV

• Mejorar predicción de la demanda• Mejores instalaciones logísticas para el manejo de los productos• Aumentar la productividad de los inventarios usando los activos existentes• Sistemas de análisis de información de los hábitos de consumo de los clientes

Algunos desafíos logísticos y de gestión

• Sistema óptimo de abastecimiento: centralizado en CD, descentralizado directo a tiendas, modelo mixto

• Gestión y entrenamiento del recurso humano• Desarrollo e integración con clientes y con proveedores• Mejores herramientas de costeo (ABC) y Control de Gestión (Balanced Scorecard)

Pág.26

Page 14: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 14

Beneficios y Desafíos de Cadenas Logísticas Sincronizadas

Función de Supply Chain

La Sincronización permite lograr: ...Y requiere la habilidad para:

Cadena Logística Sincronizada

Generación de la Demanda

Comprensión más rica de las necesidades de los clientes

Trasladar datos de clientes en conocimiento interno valioso

Relaciones más interdependientes con los clientes

Comunicarse diferentemente

Planificación de la Demanda

Efecto látigo reducido Alinear los forecasts de finanzas, ventas y de operaciones

Planes de demanda más exactos Compartir información

Ejecución de Órdenes Disminución de lead times y mejoras de completación de órdenes

Desarrollar un proceso rápido y confiable de completación de pedidos

Planificación de la Capacidad

Uso óptimo de la capacidad Mantener una manufactura flexible

Pág.27

Capacidad

Planificación de Materiales

Alineamiento entre Suministro/Demanda Utilizar la información de la demanda en planificación de materiales

Compras Costos totales menores Racionalizar programa de proveedores

Relaciones más interdependientes con los proveedores

Comunicarse diferentemente

Visión global de la Planificación

El S&OP conecta (une) los planes Estratégicos y Financieros de alto nivel, con las actividades semana-a-semana, día-a-día y turno-a-turno de entrega de fecha de los pedidos de los clientes, recepciones,

compras, producción, despachos a clientes, etc.

1

Business Planning

Strategic Planning

2

Sales and Operations Planning Supply PlanningDemand Planning

34 5

Pág.28Continuación >>

Detailed Planning, Scheduling and

Execution

6

Page 15: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 15

Análisis/síntesis del Negocio y del proceso

S&OP

Resumen Planificación, grandes pasos

1

2

S&OP (PVO): Planificación de Ventas y Operaciones

Análisis/síntesis básicoSupply Planning

Definición del modelo, presentación a la alta

Gerencia

3

Análisis/síntesis básicoDemand Planning

4

Pág.29Continuación >>

Implementación del modelo

5

DefiniciónProceso Demand

Análisis/síntesis del Negocio y proceso S&OP

DefiniciónProceso SupplyTendencias y desafíos

Estrategia de la compañía

Negocio y proceso S&OP:1

Proceso DemandPlanning

Proceso SupplyPlanning

Propuesta organizacional

Beneficios cualitativos para la empresa

Estrategia de desarrollo interna

(Implementation Path)

Tendencias y desafíosde la industria

Benchmarking (Buenas prácticas)

DefiniciónProceso S&OP

Definición proceso S&OP:

Pág.30

PolíticasParticipantes

Dueño del proceso

Horizonte de planificación

Entregables reunionesFrecuencia reuniones

KPIs

Recursos críticos (*)

Planificación gruesa de recursos críticos

(*): recursos de gran lead time, cuellos de botella, no es posible descargar carga a otro recurso. Ejemplos típicos:•Espacio de bodega•Espacio refrigerado•Espacio en local de ventas•Área/ dotación de despacho del CD•Proveedores•Etc.

Colaboración con

proveedores

Page 16: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 16

Análisis/síntesis básico Demand Planning

Factores claves de éxito

Dimensión geográfica

Interacciones entre ítems

Drivers de demanda

AplicabilidadPULL / PUSH

Demand Planning:2

Objetivosproyecto

Dimensión deproducto

¿Demand PlanningVersus

Demand Management?

Forecast Eventos-Características-Time-lag-Tipos

Beneficiosesperados

Limitacionesactuales

entre ítems demanda

Drivers de complejidad del proyecto

Patrones de demanda

Dimensión Tiempo

(Time Bucket)

Riesgos delproyecto

•Ambiente•Mix de marketing•Competencia•Atributos de la tienda

Colaboración con

proveedores

Pág.31

Forecasting estadístico para productos estables

Optimización mark-down:Productos de moda, alta estacionalidad

Forecasting de ciclo de vida para productos nuevos (presentación inicial productos)

Stocks de

Reposición de Sucursales /

Salas AplicabilidadNiveles de Frecuencia

Revisión

HorizontePlaneación

Análisis/síntesis básico Supply Planning

Drivers de inventarios

Recursos críticos

SupplyPlanning:3

Reposición deCD

Seguridad

¿Demand PlanningVersus

Demand Management?

Objetivo de Tiempo de ciclo

del CD

PULL / PUSHServicioRevisión

reposición

Reposición durante estación de ventas

Programación recursos críticos

Riesgos delproyecto

Beneficios delproyecto

Colaboración con

proveedores

Recursos críticos (*)

Drivers de complejidad del proyecto

Pág.32

Precios óptimos

Asignación de espacios(*): recursos con falta de capacidad, recursos de gran lead time, cuellos de botella, no es posible descargar carga a otro recurso

Page 17: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 17

Beneficios potenciales de un proyecto de planificación

De acuerdo a experiencias de proyectos exitosos:

En productos make-to-stock, reducción del nivel global de los inventarios en un rango [12, 50%],En productos make to stock, reducción del nivel global de los inventarios en un rango [12, 50%],

En productos make-to-order disminución del backlog de pedidos de clientes y disminución de lead time, en un rango [0, 20%],

Mejora en la rentabilidad de la compra en un rango [0, 50%],

Reducción de la obsolescencia de ítems de corta vida útil en un rango [0, 25%],

Pág.33

Aumento de ventas por mejor Fill Rate y disponibilidad de inventarios, en un rango [0, 25%].

2.Segmentación de clientes

Pág.34

Page 18: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 18

Dimensión Aspecto Product-Centric Customer-CentricEstrategia Meta Mejores productos para los clientes Mejor solución para el cliente

Principal Oferta Nuevos productos Paquetes personalizados de productos, servicios, soporte, educación, consultoría

Product-Centric versus Customer-Centric

Ruta de creación de valor Productos en el estado del arte, características útiles, nuevas aplicaciones

Adaptación para la mejor solución total

Cliente más importante Cliente más avanzado Cliente más rentable y leal

Establecimiento de prioridades Portafolio de productos Portafolio de clientes – Rentabilidad de clientes

Precio Precio de mercado Precio por valor y riesgo

Estructura Concepto Organizacional Centros de Utilidad de productos, revisiones de productos, equipos de productos

Segmentos de clientes, equipos de clientes, EERR por clientes

Procesos Procesos más importantes Desarrollo de nuevos productos CRM: customer relationship management y desarrollo de soluciones

Pág.35

Incentivos Medidas •Número de productos nuevos•Porcentaje de ingresos de productos con menos de 2 años•Participación de mercado

•Participación en clientes de los clientes más valiosos•Satisfacción de clientes•Valor de ciclo de vida de un cliente•Retención de clientes

Dimensión Aspecto Product-Centric Customer-CentricPersonas Aproximación al personal Poder a las personas que desarrollan productos:

•La recompensa más alta es a quien trabaja en el siguiente producto con mayor desafíoS j t ti d fí l

Poder a las personas con profundo conocimiento del negocio de los clientes:•Mayores recompensas a los gerentes que logran ahorros en el negocio del cliente

Product-Centric versus Customer-Centric

•Se maneja gente creativa con desafíos y plazos ahorros en el negocio del cliente

Proceso Mental Pensamiento divergente: Cuántos posibles usos de este producto? Pensamiento convergente: qué combinación de productos es mejor para este cliente?

Sesgo en ventas •En la transacción, en el lado del vendedor •En la transacción, en el lado del comprador

Cultura •Cultura de nuevos productos: abierto a nuevas ideas, experimentación

•Cultura de administración de relaciones: búsqueda de nuevas necesidades de clientes a satisfacer.

Pág.36

Page 19: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 19

Margen por cliente versus Rotación productos:

Incorporación de la perspectiva del cliente

Cliente, aporte al Negocio A B C D EA+ XA X X

Rotación

Margen Cliente versus Rotación Productos Muy baja rotación, pero para clientes A+

Baja rotación, pero para clientes A

B X XC X XD X XE X X

Cliente, elasticidad (sensibilidad) al Lead Time y al Pedido Completo A B C D E

A X X X

Rotación

En Cliente sensibilidad al tiempo de ciclo versus Rotación Productos

Pág.37

B X XC X X X XD X X XE X X X X

Estos productos si son únicos, no requieren alto nivel de servicio, o incluso pueden ser a pedido

BackgroundEstrategia

Product Managers1) Centrados en el producto

2) Pérdida de oportunidades de

Cambio de enfoque, desde:

Segmentación: selección de segmentos

Segmentación de clientes enSegmentos de Servicio

Definición del mix de productos

Category/Brand Managers

Customer Managers

) pventa cruzada de productos

3) No permiten lograr una visión holística del cliente

Cambio de enfoque, desde:

“Vender lo que se vende”, a

Estrategia y sistema logística

Pág.38

Vender lo que se vende , a

“Seleccionar ciertos segmentos, y vender lo que estos segmentos necesitan”Service Level Agreement

Determinación de la demanda

Determinación de los inventarios

Análisis estratégico

Page 20: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 20

Background

Identificar componentes claves de servicio al cliente

Segmentación de clientes enSegmentos de Servicio

Estrategia logística

Establecer importancia relativa de los componentes claves

Identificar los segmentos de servicio

Los clientes se pueden clasificar en grupos de similares necesidades de servicio

Definir los objetivos de servicio a los clientes

Pág.39

Diseñar el sistema logístico

Segmentación

Una definición:

“Un grupo de los clientes a lo largo de la cadena logística que tienen necesidades y valores comunes - quienes responderán semejantemente a nuestras ofertas yy valores comunes quienes responderán semejantemente a nuestras ofertas y que son bastante grandes para ser estratégicamente importante para nuestro negocio."

Pág.40

Page 21: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 21

Selección de los segmentos del mercado

Mercado 1 Mercado 2 Mercado 3

Mix Productos 1

Mix Productos 1

Mi P d t 1

Mercado 1 Mercado 2 Mercado 3

Mix Productos 1

Mix Productos 1

Mi P d t 1

Concentración de segmento único Especialización selectiva

Mix Productos 1 Mix Productos 1

Mercado 1 Mercado 2 Mercado 3

Mix Productos 1

Mix Productos 1

Mix Productos 1

Mercado 1 Mercado 2 Mercado 3

Mix Productos 1

Mix Productos 1

Mix Productos 1

Especialización del mercado Especialización del producto

Cobertura amplia

Pág.41

Mercado 1 Mercado 2 Mercado 3

Mix Productos 1

Mix Productos 1

Mix Productos 1

p

Fuente: Cinco patrones de selección de mercado metaDerek F. Abel

Sólo en las grandes compañías

Criterios para una segmentación efectiva

Seis criterios:

1. Segmentos medibles: tamaño y poder de compra

2. Sustancialidad de los segmentos: lo suficientemente grandes

3. Accesabilidad: llegar a los segmentos y servirlos con eficacia

4. Susceptibilidad a la diferenciación: se pueden distinguir los segmentos

5. Susceptibilidad a la acción: pueden desarrollarse programas eficientes por segmento

6. Con diferente estacionalidad y no se deprimen simultáneamente.

Pág.42

Page 22: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 22

2,0

2,5

3,0

Cotizacion de Servicios

Ejecución del ServicioOperacional:

Análisis Comparativo - Competitivo

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

-2,0 -1,5 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0

GAP

Com

para

tivo

.

Ejecución administrativa desolicitudes de servicio:

Oportunidad en la recepción de la factura de servicios.

Honestidad del despachador

Facilidad para comunicarse con el

despachador

Velocidad de cotización

Facilidad para saber dónde esta mi carga

Pág.43

-2,5

-2,0

-1,5

GAP Competitivo

Facilidad para saber la historia de mi

requerimiento Facilidad para comunicarse con el ejecutivo.

Información de un problema en ruta

Fuente:Archivo : Analisis GAPs Encuesta Servicio . xlsHoja : Comparativo - Competitivo

Segmentación de clientes

Algunos criterios importantes usados para diferenciar las metas de servicio por cliente:

- Costo de servirVolumen de ventas- Volumen de ventas

- Frecuencia de compras- Crecimiento potencial- Nivel de desarrollo/sofisticación de la logística del cliente- Nivel de elasticidad de la demanda referida al tiempo de ciclo- Nivel de elasticidad de la demanda referida al Fill Rate- Nivel de exigencia/desarrollo sistema de reposición de stocks

Pág.44

Segmentos de Servicio, de acuerdo al comportamiento de compra¿Cuántos segmentos se pueden atender con programas logísticos diferentes?

Page 23: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 23

Segmentación estratégica de clientesSegmentación Push-Pull• Pull:necesidades del cliente (drivers de valor de los clientes)• Push: perspectivas de la empresa (contribución, lealtad, ventas, potencial, etc)

Contribución Potencial Manejo de pedidos

Servicios Logísticos

Soporte Financiero

Causan mayores beneficios para la empresa

Causan mayores costos para la empresa

Cliente 1 Conjunto de Servicios 1

Segmento 1

Segmento 2

Segmento 3

Etc.

Por canal: Matriz de segmentación

Push-Pull

Pág.45

2Cliente 2

Cliente 3 Conjunto de Servicios 3

Conjunto de Servicios 2

Ejemplo Segmentación estratégica de clientes

Segmentos de Clientes

Clientes globales que

compran por precio

Servicios:• Rebates por exactitud de forecast• Descuentos por camiones completos• Descuentos por SKUs de grandes volúmenes

Estrategia

Baja participación

Programas diferenciados de servicios

compran por precio

2Clientes regionales con menor poder de compra

• VMI, inventario en consignación, B2B, embalaje retornable

Servicios:• Rebates por exactitud de forecast• Descuentos por camiones completos• Descuentos por SKUs de grandes volúmenes• VMI, inventario en consignación, B2B, embalaje retornable• Servicios técnicos y colaboración

Servicios:

Baja participación

Mantener una alta participaciónIdentificar rentabilidad y crecimiento

Pág.46

Otros (muchos compradores pequeños)• Descuentos por camiones completosParticipaciónoportunista

Requerimientos de Servicio al Cliente

Tamaño de los clientes, ventas

Segmentación en base a criterios de demanda y de oferta

Crecimiento sostenido en la

rentabilidad

Page 24: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 24

Porcedimiento general para Segmentar

Decidir las variables de segmentación(variables básicas)

Responden al objetivo de la segmentación

Decidir la metodología de análisis de datos

Aplicar la metodología para identificar varios segmentos

Describir todos los segmentos usando las variables básicas y otras variables

Técnicas monovariablesTécnicas de análisis multivariables

Nº razonable de segmentos, con tamaño suficiente y claridadpara actuar para la empresa

Pág.47

Seleccionar segmentos objetivos

Algunas variables base de segmentación

Mercados VariablesDe consumo masivo Demográficas (edad, sexo, ingreso, tamaño familia y composición, nivel educacional, ocupación)

Geodemográficas (áreas geográficas)

Actitudes relacionadas al producto. Ejemplo: “el shampoo es más importante que la crema, porque quiero estar seguro que mi pelo está limpio”

Estilo de vida (actividades de personas, intereses, opiniones, personalidad y valores)

Variables basadas en el producto/servicio (consumo, patrón de consumo, beneficios/características deseados)

Lealtad a la marca o tienda

Sensibilidad al precio

Business-to-Business Tipo de negocio (industria)

Tamaño empresa

Ubicación geográfica

Cuentas claves (segmentos de tamaño 1)

Pág.48

Cuentas claves (segmentos de tamaño 1)

Variables basadas en el producto/servicio (consumo, servicios deseados, tipo de aplicación, proceso de compras, criterios de compras).

Page 25: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 25

Algunas técnicas de segmentación

1. Análisis Factorial

2. Análisis de Clusters

3. Análisis RFM

1. Mercados de consumo masivo

3. Análisis RFM

4. Análisis Chi-cuadrado (CHAID)

5. Análisis de regresión múltiple

2. Mercados business-to-business

Es más compleja la segmentación en los mercados de consumo masivo porque:1. En los mercados business-to-business el contacto es más en una base directa y personal2 Es más difícil para los cons midores artic lar claramente s s necesidades

Pág.49

2. Es más difícil para los consumidores articular claramente sus necesidades

OJO: la segmentación es probabilística.1) Las técnicas suponen que los segmentos son mutuamente exclusivos2) Pero en la realidad, un “cliente” puede pertenecer a más de un segmento, al mismo tiempo, a pesar de que los segmentos estén diferenciados.

Un cliente puede estar en más de un segmento por “ocasión de uso”, usando el mismo producto/servicio en diferentes formas, o queriendodiferentes tipos de beneficios.

¿Qué es Clusterización?, ¿Para qué?, ¿Por qué y Cómo?

¿Qué es? Es una metodología para agrupar a poblaciones (gente, cuentas, ramas, países), basado en patrones similares.

¿Por qué hacerlo? Para obtener segmentos subconjuntos, los cuales pueden ser marketeados y tratados diferentemente basado en sus diversas necesidades.

¿Cómo se hace? Usando análisis multivariable de la semejanza/desemejanza para clasificar a poblaciones basadas en las cualidades o atributos dominantes.

Pág.50

pob ac o es basadas e as cua dades o at butos do a tes

Page 26: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 26

Aplicaciones

Venta Objetivo (“Target”) / Venta Cruzada (“Cross-sell“) Optimizar las ofertas a grupos claves en base a estrategia específica de marketing. Los segmentos permitirán mejorar la prospección de "cross-sell“.

Precio y Posicionamiento Desarrollo de estrategias de precio basado en la rentabilidad de los segmentos. Posicionar servicios para los segmentos de clientes (sus patrones y necesidades).

Desarrollo de nuevos productos Determinar el gap entre las necesidades del segmento y las ofertas de productos.

Asignación de Recursos Asignar los recursos apropiados basados en la rentabilidad de los segmentos

Pág.51

Asignar los recursos apropiados basados en la rentabilidad de los segmentos.

Desarrollo de EstrategiaIntegrar con otros segmentos o escenarios.

Más específicamente, análisis de Cluster es…

El objetivo típico del análisis de clusters es separar objetos en grupos, tales que cada objeto es más “similar” con los otros objetos en su grupo que con objetos fuera del grupo. El análisis de clusters es en definitiva una clasificación.

Más específicamente, el método de clusterización es un procedimiento estadístico multivariable, que comienza con un conjuntos de datos que contiene la información sobre una muestra de entidades, y procura reorganizar estas entidades en grupos relativamente homogéneos basados en los descriptores dominantes/claves.

Pág.52

Page 27: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 27

¿Estadísticamente, cómo se hace?

¿Cómo esta técnica de análisis sabe cuándo las observaciones (ejemplo: los clientes) son bastante similares para ser agrupadas?

Calcula una medida estadística de la distancia, similar a la distancia real entre dos puntos en un eje de X/Y. Los ejes se convierten en las variables (o factores) y las observaciones se convierten en los puntos en los ejes.

El algoritmo de análisis de clusters, después calcula la distancia total entre todos los puntos, y después agrupa las observaciones juntas en clustersbasados en su distancia del uno al otro.

Pág.53

El análisis de clusters es muy sensible a los niveles de la medida, a las escalas de los datos, y al acercamiento algorítmico. La variación en estos factores da a menudo resultados considerablemente diversos en el mismo conjunto de datos.

¿Estadísticamente, cómo se hace?

Resumen del proceso de agrupación de objetos:

Conocimiento del NegocioOperatibilidad solución

Pre definición número de clusters “n”

Por distancia con semilla / centride, (re)asignación de las observaciones en

los “n” clusters

Selección arbitraria de 1 observación por cada

cluster (semilla)

Cálculo de los nuevos Centroides(promedios de todas las observaciones en los

l t i di id l )

1 3

5

Se obtienen los clusters finales

62 Se cumple el máximo

de iteraciones?4

Operatibilidad solución

Pág.54

clusters individuales)

Page 28: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 28

Una muestra de 40,000 consumidores serán clusterizados basados en información de edad e ingresos

Ejemplo de 2-Clusters

Se seleccionan 2 clusters iniciales (semillas)

Persona 3242120 años

$10K

Persona 1254260 años

$40K

Cluster 1 Cluster 2

Pág.55

$10K $40K

Con los 2 clusters establecidos inicialmente, a qué Cluster debe ir la persona 9483?

Ejemplo de 2-Clusters

Persona 3242120 años

$10K

Persona 1245260 años

$40K

Cluster 1 Cluster 2

Persona 948330 años

$25K? ?

Pág.56

$10K $40K

Page 29: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 29

Es la Persona 9483 cercana a los del Cluster 1?

Centroide Diferencia

Ejemplo de 2-Clusters

Persona 9483 del Cluster Diferencia CuadradoEdad 30 20 10 100Ingreso 25 10 15 225Distancia Total 325

O es la Persona 9483 cercana al Cluster 2?

Centroide Diferencia

Pág.57

Centroide DiferenciaPersona 9483 del Cluster Diferencia Cuadrado

Edad 30 60 -30 900Ingreso 25 40 -15 225Distancia Total 1,125

Luego, la Persona 9483 es ubicada en el Cluster 1

Ejemplo de 2-Clusters

Persona 3242120 años

$10k

Persona 1245260 años

$40K

Cluster 1 Cluster 2

Pág.58

$10k $40KPersona 9483

30 años$25K

Page 30: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 30

Dónde va la Persona 342?

Ejemplo de 2-Clusters

Persona 3242120 años

$10K

Persona 1245260 años

$40K

Cluster 1 Cluster 2

Persona 34240 años

$35K? ?

Pág.59

$10K $40KPersona 948330 años

$25K

Es la Persona 342 cercana a los del Cluster 1?

Centroide Diferencia

Ejemplo de 2-Clusters

Centroide Diferencia Persona 342 del Cluster Diferencia Cuadrado

Edad 40 20 20 400Ingreso 35 10 25 625Distancia Total 1,025

O es la Persona 342 cercana a los del Cluster 2?

Pág.60

Centroide Diferencia Persona 342 del Cluster Diferencia Cuadrado

Edad 40 60 -20 400Ingreso 35 40 -5 25Distancia Total 425

Page 31: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 31

Ejemplo de 2-Clusters

Luego, la Persona 342 es ubicada en el Cluster 2

Persona 3242120 años

$10K

Persona 1245260 años

$40K

Cluster 1 Cluster 2

Pág.61

$10K $40KPersona 948330 años

$25KPersona 342

40 años$35K

Se continúa este proceso hasta que asignan las 40.000 personas a uno de los dos Clusters.

Ejemplo de 2-Clusters

Una vez que todos son asignados, se calculan los nuevos Centroides de los clusters (los promedios), y el proceso comienza de nuevo de asignar las Personas a cada Cluster.

El proceso se continúa varias veces (se especifica el número de iteraciones).

Una vez que sean completos, se obtienen los Clusters finales.

Pág.62

Page 32: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 32

¿Cuántos clusters debo elegir?

El algoritmo no determina automáticamente el número apropiado de clusters para los datos analizados. Uno debe especificar esto.

¿Es una solución de 2 clusters la mejor? ¿O es una solución de 3, 4, 6, 7, u 8 clusters la mejor?

Ésta es la parte más difícil de interpretar de la salida de cualquier rutina de clusterización.

Hay varios indicadores en cuanto a la mejor solución de Clusterización…..

Pág.63

¿Cuántos clusters debo elegir?

Aspectos para ayudar a decidir al número de clusters:

•Tamaño de muestra (si usted tiene solamente diez observaciones, usted no estaría buscando diez Clusters)buscando diez Clusters) •Los tamaños de cada Cluster (un cluster final de solamente una persona puede indicar un “Outlier” en los datos) •Su conocimiento del negocio•Los perfiles de clusters deben hacer sentido dado el conocimiento del negocio.

Se recomienda intentar con diversas soluciones de clusters, para determinar la que mejor satisface las necesidades.

Pág.64

Algunas soluciones pueden dar lugar a clusters que no agregan valor ni tienen sentido, dado los objetivos del estudio.

Page 33: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 33

Ejemplos de variables a medir

Intereses:¿Le gustan los automóviles?, ¿le gusta la lectura de libros?, ¿tiene un gato?, ¿le gusta cocinar?, ¿tiene un perro?, ¿le gusta hacer ejercicios?, ¿le gusta cultivar su jardín? ¿le gusta adornar su casa? ¿le gusta el deporte al aire libre? ¿tiene unjardín?, ¿le gusta adornar su casa?, ¿le gusta el deporte al aire libre?, ¿tiene un computador personal?, ¿le gusta viajar?.

Demográficos: Edad mediana, años escolares medianos, valor casa mediano, nivel de ingresos de la familia, estado civil, género (M/F), presencia de niños.

Otros:Í

Pág.65

Índice de la posición social, distancia del consumidor con el Punto de Venta, grado de la abundancia, ¿tiene tarjeta de crédito?, indicador de inversión, indicador de actividad de compras por internet / teléfono.

3. Service Level Agreement (SLA)

Pág.66

Page 34: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 34

Objetivos del Acuerdo de Nivel de Servicio (SLA)

Alineamiento del Negocio•Alinear los esfuerzos de toda la cadena logística

l i id d d l li t

Satisfacción del cliente•Desarrollar una cultura de rendimiento b d l li t d j i t con las prioridades del cliente. basado en el cliente, y de mejoramiento continuo

Inteligencia del Servicio•Uso inteligente de la información en tiempo real, para toma de decisiones oportuna.

Seguimiento permanente del Servicio:•Con medidas específicas al servicio desarrollado (en calidad, costo, etc.)

Creación de Valor

Pág.67

“El SLA cambia la mente de las discusiones entre clientes y proveedores de servicio desde costo, costo y costo, a cómo desarrollar y mejorar las capacidades internas para ayudar a los clientes en sus actividades de creación de valor”.

–Es un Acuerdo–Es un Compromiso–Es Formal–Es Escrito

Características del Acuerdo de Nivel de Servicio (SLA)

Es Escrito–Es Conocido por los usuarios de las empresas–Es Lograble–Es Medible–Es Competitivo y/o diferenciador–Es Cuantitativo–Es Sin Ambigüedad–Incorpora rediseño de procesos y mejoramiento continuo

Pág.68

–Incorpora rediseño de procesos y mejoramiento continuo–Es un Contrato Dinámico–Es una Herramienta de Gestión.

Page 35: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 35

Contenido del Acuerdo de Nivel de Servicio

1. Misión y Visión de la cadena logística2. Procesos a desarrollar por el proveedor (operador de tecnología)3. Políticas de la cadena logística4. Objetivos estratégicos de la cadena logística5 Indicadores estratégicos gerenciales5. Indicadores estratégicos gerenciales6. Dimensiones asociadas a los KPIs gerenciales7. Protocolo de medición de los KPIs8. Curvas de aprendizaje del proveedor (operador de tecnología)9. Roles de empresas en la cadena logística10. Estructura organizacional, roles organizacionales críticos, perfiles y responsabilidades, y número

de personas por rol11. Roles y costos de las TIC (tecnologías de información y comunicaciones)12. Métodos y técnicas para mantener y mejorar el know-how operacional 13. Estrategias para la continuidad operacional y planes de contingencia

Pág.69

14. Seguimiento del servicio y reportes15. Procedimientos de comunicación y resolución de problemas16. Controles, seguimiento y evaluación a efectuar por FEMSA (generador de carga)17. Suministros del proveedor (operador de tecnología)18. Capacidad pactada y tolerancias de capacidad19. Horarios de los servicios20. Esquema de turnos operacionales

21. Tiempos de respuesta de los servicios22. Programa de mejoramiento de procesos 23. Modelo de madurez de procesos, con estrategia de desarrollo24. Plan de implantación 25 Tarificación de los servicios

Contenido del Acuerdo de Nivel de Servicio

25. Tarificación de los servicios• Modelo de pagos• Incentivos/sanción de los servicios

26. Condiciones operacionales bajo sistema tarifario de servicios27. Condiciones especiales de operación28. Vigencia y renovación del contrato29. Protocolo de cambios del Acuerdo de Nivel de Servicio (SLA)30. Anexos

a) Capacidades prácticas (estándares)b) Benchmarking con otras empresas

Pág.70

c) Protocolo de medición de KPIsd) Diagramas causa-efecto de KPIse) Roles críticosf) Glosario

Page 36: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 36

•1) Inicio desarrollo de SLA•2) Definición de Objetivos Estratégicos de la cadena logística•3) Definición de los KPIs•5) Inicio Diagramas de causa efecto KPIs

Actividades para el desarrollo del SLA

Fundamentos SLA

Taller N° 1

Actividades para el desarrollo del Acuerdo de Nivel de Servicio

5) Inicio Diagramas de causa efecto KPIs

•1) Avance del SLA•2) Diseño detallado de cada KPIs

Indicadores con protocolo de cálculo, fuente de información, periodicidad, rango de comportamiento, Meta.

•3) Término Diagramas de causa efecto KPIs

•1) Avance del SLA •2) Presentación de caso exitoso•3) Propuesta incentivos•4) Renovación/término del acuerdo•5) Roles

Taller N° 3

Taller N° 2

Pág.71

•1) Acuerdo incentivos •2) Desarrollo Plan de Implementación •3) Término SLA•4) Acuerdo de protocolo de despliegue del SLA en las organizaciones (propia y proveedor)

Taller N°4

Ratificación Gerencias y firma

SLA

Service Level Agreement

Ejemplos de políticas de servicio: ¿qué aspectos son positivos y negativos en los siguientes estándares de servicio?:

“Aseguramos un 95% de cumplimiento de su pedido?Aseguramos un 95% de cumplimiento de su pedido?

“Nuestro tiempo de entrega es de máximo 2 meses”

“Respondemos a su requerimiento en 24 Hrs”

“Aseguramos un 99% de nivel de servicio”

“En cualquier lugar de Santiago le entregamos su Pizza en 30 minutos”

Pág.72

En cualquier lugar de Santiago, le entregamos su Pizza en 30 minutos

Page 37: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 37

4. El siguiente paso:Definición del mix de productos

Pág.73

Válidos en mercados:

•De consumo masivo, e

•Industriales

¿Cuáles son mis Armas?

Las 4 P• Product Mix

• Precios

• Promociones

• Distribución

Pág.74

• Distribución

Page 38: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 38

¿Cuáles son mis Ojos y Oídos?

Las 4 P• Product Mix

Información de Mercados

Información POS

• Precio

• Promociones

• Distribución

Información POS

Administración de Precios

Programas de Lealtad

Pág.75

• DistribuciónAdministración de Espacios

Canales de Distribución

¿Cómo logro la Coordinación?

Las 4 P• Product Mix

Información de Mercados

Información POS

• Precios

• Promociones

• Distribución

Información POS

Administración de Precios

Programas de Lealtad

Administración de Espacio

Pág.76

• DistribuciónCanales

Page 39: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 39

Category Management Provee el Sistema Nervioso

CATEGORY MANAGEMENT PROPORCIONA•La estructura •Las DisciplinasLas Disciplinas•Los ProcedimientosPara fijar e implementar estrategias comerciales alineadas con las necesidades del consumidor

Pág.77

¿QUE ES CATEGORY MANAGEMENT (CM)?

CATEGORY MANAGEMENTCATEGORY MANAGEMENTEs el Proceso Administrar una categoría de productoso servicios y sus articulos relacionados, como una

unidad estratégica de negocios,tomar todas las decisiones de comercialización de acuerdocon las metas de la categoría, que han sido desarrolladastomando en cuenta las necesidades de los consumidores,

el entorno competitivo y los objetivos de el detallista.

Pág.78

Page 40: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 40

1) Crear el mix de productos necesario de la categoría.2) Identificar el espacio necesario en la góndola.3) Ajustar los precios

Estrategias en la Gestión por Categorías

3) Ajustar los precios.4) Seleccionar promociones al consumidor y al establecimiento que maximicen ventas y utilidades.

Pág.79

Category Management tradicional: Proceso de planificación estratégica de la categoría

Proceso de Planificacion de la Categoria La Pregunta

Definicion de Categoria ¿Qué es?

A li i C C t C ál i t i ? O t id d ?

Analisis

Analisis Cross Category ¿Cuál es su importancia? ¿Oportunidades?

Rol de la Categoría ¿Cuál es la función estratégica? ¿Como impacta al consumidor meta y el objetivo?

Analisis ¿Cuál es la situación actual?

Subcategoria / Segmento Classif ¿Como asigno recursos dentro de la categoría?

Estrategias para la Categoria ¿Cómo vamos a lograr los objetivos?

Tacticas para la Categoria ¿Qué acciones? ¿Cuando? ¿Presupuesto ?

Objetivos / Scorecard ¿Cómo vamos a medir el éxito de la categoría?

Pág.80

Implementacion Ejecutar plan

Monitorear / Medir / Modificar ¿Cómo lo estamos haciendo?

Tacticas para la Categoria ¿Qué acciones? ¿Cuando? ¿Presupuesto ?

Page 41: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 41

Category Management tradicional: Proceso de planificación estratégica de la categoría

Determinación del mix y espacios en góndola en base a:•Rentabilidad producto•Ventas•Ventas•Productos complementarios•Elasticidad al espacio•Tamaño del producto

Pág.81

Customer Centric Category Management: nueva tendencia del category management

Customer Centric Category Management (CCCM)

Segmentación clientes

D fi i ió t í i d li t

Analisis

Definición categoría guiada por clientes

Rol solución para el cliente

Estrategia para el cliente

Ejecutar plan

Monitorear / Medir / Modificar ¿Cómo lo estamos haciendo?

Beneficios y oportunidades en clientes

Entrega de solución para el cliente

Merchandising objetivo

Pág.82

¿

Habilitadores emergentes:1) Jerarquías dinámicas de productos2) De líderes de categorías a líderes de clientes3) Incorporación de programas de lealtad4) CM tradicional analiza las categorías para “clientes medios”. CCCM analiza categorías por segmento de clientes

Page 42: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 42

Customer Centric Category Management: segmentación de clientes

Pág.83

Roles de Categorías Abastecimiento Distribución Servicio en Sala

Destino Estrategia de Adquisiciones:•Mejor calidad/fabilidad•Mejor costo y términos de pagoEstrategia transaccional:•Todo en comercio electrónico

Recepción en CD y Sala:•Auto reposiciónTransporte:•DSDManejo en CD y sala:•Cross docking

Servicio completo

Diferenciado de la competencia

Roles de las Categorías

•Cross docking•Packaging listo para exhibición

Rutina Estrategia de Adquisiciones:•Mejor calidad/fabilidad•Mejor costo y términos de pagoEstrategia transaccional:•Mayoría en comercio electrónico

Recepción en CD y Sala:•Auto reposiciónTransporte:•DSDManejo en CD y sala:•Minimizar movimientos•Reducir mermas

Semi Servicio

No diferenciado de la competencia

Ocasionales / Estacionales Estrategia de Adquisiciones:•Mejor calidad/fabilidadM j t té i d

Transporte:•Reducir tiempos de trasladoM j CD l

Auto Servicio

N dif i d d l

Pág.84

•Mejor costo y términos de pagoEstrategia transaccional:•Algunos en comercio electrónico

Manejo en CD y sala:•Reducir mermas•Packaging listo para exhibición

No diferenciado de la competencia

Conveniencia Bajo costo Recepción en CD y Sala:•Auto reposiciónManejo en CD y sala:•Minimizar movimientos•Reducir mermas

Auto Servicio

No diferenciado de la competencia

Page 43: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 43

Expectativas de la Distribución en la Gestión por Categorías.

• Mejorar la participación de mercado:– Crecimiento Horizontal = Hogares Compradores.– Crecimiento Vertical = Ventas por Hogar Comprador.

Fidelidad al establecimiento– Fidelidad al establecimiento.• Mejorar su Rentabilidad:

– R.O.I. : Eficiencias Logísticas y Costes.– Rentabilidad del Espacio.– Rentabilidad del Surtido.

Pág.85

¿Cuál es la función del Proveedor ?

• Proporcionar productos que ofrezcan un valor superior para el consumidor• Calidad• Innovación / Diferenciación• Marketing / flexibilidad

• Utilizar tecnología avanzada para maximizar la eficiencia de los sistemas.• EDI (intercambio electrónico de datos )• CRP ( Proceso de reabastecimiento continuo )• ECR ( Respuesta eficiente al consumidor )

Pág.86

Page 44: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 44

¿Cuál es la función del Proveedor ?

• Ayudar a determinar los roles estratégicos y definir las categorías• Experiencia en la categoría• Experiencia en el mercado• Experiencia con el cliente

• Proporcionar la información necesaria para participaren el análisis y planeación de categoría• Proporcionar la información necesaria para participaren el análisis y planeación de categoría• Necesidades del consumidor/ uso / comportamiento de compra• Objetivos de la marca y estrategias• Planes de Marketing

• Proporcionar los recursos para apoyar las relaciones de asociación• Recursos para el análisis• Equipos multifuncionales• Gente especializada

Pág.87

Beneficios para el Proveedor

•Puede incrementar el consumo de la marca

•Puede alcanzar una mayor tasa de rendimiento sobre las inversiones realizadas en la marca

•Proporciona una oportunidad para optimizar las eficiencias de distribución y fabricaciónProporciona una oportunidad para optimizar las eficiencias de distribución y fabricación

•Permite que haya un mejor entendimiento completo del proceso del negocio del detallista y de las dinámicas de la categoría

•No se pueden alcanzar los objetivos de la marca y categoría sin el apoyo del Detallista

Pág.88

Page 45: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 45

¿Cuales son las Funciones del Detallista ?

•Para desarrollar un plan… es el plan del Detallista!

• Hace que sea alcanzable ( lograble )• Busca ayuda cuando es necesario

•Implanta el plan

• Busca ayuda cuando es necesario

•Administra todos los recursos de apoyo

• Administra el proceso• Asigna los recursos disponibles a las áreas de mayor rendimiento

Pág.89

•Los cuadros de evaluación o Scorecard corresponden a los objetivos, o al cómo se va a medir el éxito de la categoría.

•Algunos indicadores frecuentemente usados son:

Porcentaje de Penetración en Hogares

Cuadros de Evaluación - Scorecard

j gPromedio de Transacciones en Valor Ventas en ValorRentabilidad por Metro LinealCuota de Mercado del MinoristaNumero de SKU’sRentabilidad Bruta en Valor (y Crecimiento)Días de InventarioGMROI

Pág.90

Page 46: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 46

Scorecard

ACTUAL OBJETIVOPARTICIPACIÓNCategoría de DepartamentoCategoría de Mercado

CONSUMIDORNivel de Servicio Consumidor

SCORECARD

Nivel de Servicio ConsumidorTamaño de Transacción

VENTASPesos CategoríaCrecimiento %Ventas/Metros Cuadrados/Semana

UTILIDADUtilidad Bruta $Margen Bruto %Utilidad Bruta/Metros Cuadrado/Semana

MARCA PROPIAVentas

Pág.91

VentasUtilidad Bruta $Margen Bruto %

INVENTARIO DE PRODUCTODías de abastecimientoInventario $Rotación/GirosGMROINivel De Servicio

5. Introducción al DemandPlanning

Pág.92

Page 47: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 47

Demanda total

Demanda insatisfechaDemanda insatisfecha = Venta perdida + Back-ordersVenta perdida por:

•Falta de stock

Concepto de Demanda

Oferta(consumo)

•Excesivo lead time•Tamaño mínimo de compra muy grande•Deficiente calidad de producto•Precio alto•Insuficiente crédito•Etc.

La demanda (para gestión de inventarios) está constituida por:Venta histórica (consumo) + Venta perdida “reversible a corto plazo”

Pág.93

El forecast de la demanda se debe calcular en base a:Consumo histórico + Venta perdida “alcanzable a corto plazo”

Los backorders no se deben considerar, porque son consumo en los siguientes períodos

Principales procesos de la cadena logística

Ventas y Marketing

LogísticaIngeniería Producción Compras FinanzasYMarketing Y

Contabilidad

Gestión de la Demanda

Desarrollo de Clientes

Cumplimiento de Pedidos

Gestión de Manufactura

Desarrollo de Proveedores

Clientes ConsumidoresProveedores

Capa 1Proveedores

Capa 2

Pág.94

Control de Gestión logístico

Desarrollo de Productos y Comercialización

Logística Inversa

Page 48: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 48

Evolución del Demand Planning

Fo ecast

Gestión de ventas

Gestión de marketing

Gestión de operaciones

Tiempo

Forecasting de ventasy de marketing

Plan de demanda y de logísticasincronizados a través de unproceso de gestión de demanda

ForecastConsensuado

Finanzas

- 30 años

Gestión de inventarios

Pág.95

Sin forecasting Comunicación del Plan dedemanda a Logística

Colaboración en la Demandacon proveedores y clientes

¿Qué es Demand Planning?

• Proceso que permite generar previsiones de la demanda de productos y actuar sobre la demanda, teniendo en cuenta los datos de ventas históricas reales, y detectando modelos en la historia de la demanda. Considera los siguientes elementos:

– Nivel de la demandaNivel de la demanda– Tendencia y cambios en la tendencia de la demanda– Estacionalidad de la demanda– Acciones realizadas por la empresa para influir en las ventas (promociones, publicidad,

etc.)– Factores externos a la empresa que influyen en la demanda (factores causales)

Modelo de previsión = función (ventas anteriores; acciones empresa: precio, número de

Pág.96

p ( ; p p ,tiendas; factores externos; etc.)

Page 49: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 49

¿Sobre qué se hace la previsión?

• La unidad de previsión de la demanda es:Producto + atributos

• Ejemplo:– SKU-Ubicación– Familias de productos -Ubicación– Todos los productos-ubicación

Pág.97

¿Sobre qué se hace la previsión?

• Primero se debe definir la jerarquía de productos, y sobre qué nivel de la jerarquía efectuar el forecasting.

Comestibles

Todos los productos

JabónJamónQueso

No Comestibles Ventas en supermercados

Canales de ventas

Ventas en farmacias Lider

Distribuidores

Jumbo

Pág.98

Jabón.supermercado.jumbo

Page 50: PRESENTACION PRONOSTICOS

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CICPERU 50

¿Sobre qué se hace la previsión?

• Ejemplo de jerarquía de productos usadas en tiendas por departamento:– Línea: deportes– Sub-línea: zapatillas– Clase: basketball– Sub-clase: basketball juvenil 34-38– SKU: basketball, Nike, número 36

• Unidad de previsión: sub-clase-tienda

Pág.99

Importancia del Forecasting

Forecasting

Gestión de aprovisionamiento•Planificación de compras•Gestión de proveedores

Gestión de stocks y bodegas•Determinación del nivel de stock•Planificación de necesidades de almacenamiento

Pág.100

Gestión de transporte•Planificación de camiones y rutas

Fabricación•Planificación de la producción

Page 51: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 51

Beneficios de la realización de Forecasting

Generales •Mejora en Compromiso•Dimensionamiento capacidad•Aumento de Capacidad de reacción

Gestión Comercial y Marketing •Disminución de ventas perdidasControl de precios de productos•Control de precios de productos

•Control de las promociones de los productosGestión de Stocks •Disminución del stock de seguridad

•Disminución de los quiebres de stock•Disminución de los costos por obsolescencia del stock

Gestión de Aprovisionamiento •Fiabilidad de las órdenes de compra•Mejora en los términos de negociación con los proveedores

Gestión de Producción •Planificación más eficiente, fiable y exacta

Pág.101

Gestión de Pedidos •Optimización en la gestión de pedidos al controlar más la demanda

Servicio al cliente •Mejora en el servicio al cliente

Control económico •Gestión económica controlada

¿Por qué el mayor interés en Forecasting?

1. Aumento y mejora de procedimientos de forecasting,2. Los paquetes son más sencillos de utilizar:

– Permiten un rápido desarrollo de modelos matemáticos,3. Sistemas computacionales más rápidos, más baratos y con mayor capacidad de

almacenamiento, 4. Requerimiento de mayor exactitud de los forecasts:

– Menores lead times,– Prácticas JIT,– Necesidad de disminuir capital de trabajo en stocks,– Mayor comprensión que la cadena logística se inicia y está guiada por la Demanda

(“Demand Chain”).

Pág.102

Page 52: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 52

Encuestas a empresas: razones para mejorar las prácticas de Forecasting

1. Mejorar satisfacción de clientes,2. Reducir quiebres de stocks,3. Programar producción más eficientemente, 4. Disminuir requerimientos de stock de seguridad,5. Reducir costos de obsolescencia de productos,6. Mejorar gestión de despacho,7. Mejorar gestión de precios y promociones,8. Negociar mejores términos con los proveedores,9. Realizar decisiones de precios más informadas.

Pág.103

Características básicas de los Forecast

1. Los Forecasts siempre tienen error. Deben incluir el valor esperado y medición del error.

MSE = ( ∑ ( Ai – Fi )2 ) / n sumatoria, de i = 1, ...., nn: número de períodospAi : demanda histórica ( = consumoi + K1 * demanda insatisfechai ) Fi : valor pronosticado (forecast oficial, o forecast calculado)

2. Horizonte del Forecast: los forecasts de largo plazo (≥ 3 años) son menos exactos que los forecasts de corto plazo (siguientes 1-3 meses).

3. Los forecasts agregados son más exactos que los forecasts desagregados

Pág.104

g g q g g

Page 53: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 53

Componentes de una observación

Demanda observada (O) = componente sistemático (S) + componente random (R)

Nivel (demanda actual desestacionalizada)

Tendencia (aumento o disminución demanda)

E t i lid d (fl t ió t i l ti bl )

Pág.105

Estacionalidad (fluctuación estacional pronosticable)

Diagnóstico del Demand Planning

• En Puntos de Ventas: estancamiento de las ventas y leve disminución de márgenes• Alto volumen de ítems con bajo rendimiento, y existencia de quiebres de stock• Productos de baja rotación con sobrestock, productos de alta rotación con substock• Falta de herramientas para el análisis de las promocionesFalta de herramientas para el análisis de las promociones• Falta de herramientas para el análisis de compras anticipadas (ofertas)• Se utiliza un modelo de: “reponer a X veces la Demanda”

– Estos puntos se determinan subjetivamente– Y no se consideran factores tales como: lead time, variabilidad del lead time, servicio al cliente deseado, variabilidad del consumo, velocidad del consumo (rotación), impactos temporales en el consumo (eventos promocionales, etc), atributos de tienda (espacio en góndola, número de displays, layout de tienda)

• Frecuente efecto látigo (Bullwhip effect) en los inventarios.

Pág.106

Frecuente efecto látigo (Bullwhip effect) en los inventarios.

Page 54: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 54

Principales debilidades actuales en las previsiones (Forecasting)

1. Los forecasts son preparados en silos funcionales sin colaboración entre las distintas partes involucradas (dentro y fuera de la organización):

– El forecast a menudo lo desarrolla el área comercial y no está sincronizado con la planificación realizada por fabricación,p p ,

– Fabricación modifica el forecast realizado, por restricciones de capacidad y disponibilidad de materiales.

2. Los datos históricos de ventas (no los datos en tiempo real de los POS) son utilizados para generar el forecast utilizando modelos estadísticos con muy poca visión de futuro.

3. Diferentes deptos. de la compañía preparan diferentes forecasts (ventas, finanzas, producción, etc.)

4. No se identifica cuáles son los drivers reales de la venta

Pág.107

5. No se relaciona el forecast de ventas con el presupuesto de cada elemento de la cadena

6. Demand Planning

Pág.108

Page 55: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 55

¿Tipos de productos que se benefician con el Demand Planning?

Demanda Esporádica oIntermitente Estacionalidad Tendencia

Pág.109

Corto Ciclo de Vida Estacionalidad Difusa

• Demanda esporádica: ejemplo: repuestos• Estacionalidad predecible: productos de consumo de electrónica cuyo consumo aumenta

en las vacaciones• Tendencia de crecimiento o declinación: producto nuevo producto descontinuado

¿Tipos de productos que se benefician con el Demand Planning?

• Tendencia de crecimiento o declinación: producto nuevo, producto descontinuado• Estacionalidad difusa: donde los peaks de estacionalidad no ocurren en forma exacta en

el mismo tiempo cada año.• Cada producto presenta todos estos patrones en un ciclo de vida:

– Los productos nuevos tienden a tener demanda esporádica– Los productos en fase de crecimiento tienen tendencia (son muy dinámicos)– Los productos maduros presentan estacionalidades o estacionalidad difusa

Los productos en declinación pueden ser muy dinámicos y luego esporádicos

Pág.110

– Los productos en declinación pueden ser muy dinámicos y luego esporádicos

Page 56: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 56

Piense en los productos que usted pronostica. ¿Cuáles son sus patrones de demanda?

Producto Patrón de Demanda

¿Tipos de productos que se benefician con el Demand Planning?

Pág.111

1) Patrón de demanda:

Elección del Time Bucket (unidad de tiempo de previsiónVariables que inciden en la elección del Time-Bucket

2) Período de reposición (lead time de reposición)

Pág.112

3) Restricción computacional

Page 57: PRESENTACION PRONOSTICOS

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CICPERU 57

Descomposición de la Demanda

• Si existe un patrón en la demanda, el patrón de la demanda se puede distinguir de la influencia random, y se elimina el random para proyectar el patrón futuro y efectuar el forecasting. El patrón se descompone en subpatrones que identifican cada componente de la demanda en forma separada.

• Alternativas de descomposición:Y f (S T E )Yt = f (St, Tt, Et) Yt: Demanda en período tSt: valor medio+tendencia en período tTt: componente estacional en período tEt: componente random en período t

– Método de descomposición aditiva:Yt = St + Tt + EtEs apropiado cuando la magnitud de las fluctuaciones estacionales no varía con el nivel de la

Pág.113

serie

– Método de descomposición multiplicativa:Yt = St * Tt * EtCuando la magnitud de las fluctuaciones estacionales aumenta o disminuye

proporcionalmente con el nivel de la serie

Descomposición de la Demanda

– Se puede usar una transformación logarítmica para transformar una serie multiplicativa en una serie aditiva:

Log Yt = Log St + Log Tt + Log Et

Pág.114

Page 58: PRESENTACION PRONOSTICOS

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CICPERU 58

Componentes de la Demanda

1. Elementos estáticos: son controlados por el usuario, aquellos cuyo impacto es fijo, y no varía en el tiempo

– Eventos de juicio:cuando se conoce la cantidad exacta en que un evento contribuye a la demanda total. Se introduce un valor absoluto en los períodos afectados por el evento.Factores causales: es un driver de la demanda introducido por el mercado que puede ocasionar– Factores causales: es un driver de la demanda introducido por el mercado, que puede ocasionar un aumento o una disminución de la demanda. Los eventos causales son independientes del ítem, por lo cual, su modelo se puede aplicar a diferentes ítems.Tipos de factores causales:

• Lineales: causa un consistente aumento disminución en las ventas tal como el factor causal aumenta o disminuye. Por ejemplo: un aumento del número de días calurosos en el verano incrementa el uso de la bebida.

• No lineal: causa un inconsistente aumento o disminución en las ventas a medida que el factor causal aumenta o disminuye. El cambio del número de días festivos afecta el número de días laborables, y su influencia es no lineal en la compra de ciertos ítems, ¿cuáles? Ci l d id t ó d i l d id ti d id d d i ió

Pág.115

• Ciclo de vida: se genera un patrón de ciclo de vida a partir de una unidad de previsión existente o un grupo de previsión. Es muy útil para efectuar forecasting de productos nuevos, y productos de corta vida útil, tales como computadores personales, o las modas de la ropa. Es difícil elaborar su previsión debido a que no tienen una duración suficiente para producir los dos años de historia recomendados para una previsión fiable. Por lo cual, se puede usar un patrón de ciclo de vida, o combinar varios patrones en uno nuevo.

Ejemplo:• Ventas totales: 500• Factor causal: -45, entre mes abril y mes de Agosto• Evento de juicio: -55 entre mes abril y mes de Agosto

Componentes de la Demanda

Evento de juicio: -55, entre mes abril y mes de Agosto

Pág.116

Page 59: PRESENTACION PRONOSTICOS

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CICPERU 59

2. Elementos dinámicos (estadísticos):– Media: se puede aplicar alisado exponencial. Observar el error acumulado. Reglas:

• Si el producto es estocástico: disminuir la reactividad del modelo• En períodos con un gran error acumulado: aumentar la reactividad del modelo. Un gran

l d i ifi l f t i t t t b b j l t

Componentes de la Demanda

error acumulado significa que el forecast es consistentemente sobre o bajo las ventas históricas. Luego, la reactividad del modelo se aumenta para permitir que el modelo se adapte al cambio en el nivel de ventas.

• Durante períodos con grandes errores inusuales (atípicos) disminuir la reactividad del modelo. Las anomalías en la historia de ventas no deben ser explicadas por un cambio en el valor medio de las ventas

– Tendencia (aumento o disminución); puede ser:• Lineal: la tendencia es una recta con pendiente constante• Cuadrática: reservado para aquellos que presentan cambios rápidos en el nivel de

ventas. Ejemplo: CDs de música. La tendencia cuadrática aumenta la reactividad del

Pág.117

ventas. Ejemplo: CDs de música. La tendencia cuadrática aumenta la reactividad del modelo

– Estacionalidad: efectos en las ventas que ocurren en tiempos regulares del mes o del año. Se usan índices estacionales para cada período estacional. Típicamente se construye la estacionalidad mutiplicando la media por el índice estacional (estacionalidad multiplicativa). Para determinar la estacionalidad:

Definida por el usuario

Componentes de la Demanda

• Definida por el usuario• Calculada por el sistema• Copiar la estacionalidad de otro producto

– Eventos (estimados por el sistema): son medibles y limitados en el tiempo. Por ejemplo: una promoción, problemas en el despacho, etc. Se desconoce su impacto, el algoritmo matemático debe calcular su impacto. Lo único que se debe informar al sistema es el período de inicio y el período de fin.

Pág.118

Page 60: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 60

Variación Irregular

Componentes de la Demanda

Tendencia

Cíclico

Añ 02

Pág.119

Variaciones estacionales

Año 020100

Estacionalidad

• Modelos de demanda que se producen periódicamente a lo largo del año y se repiten en años sucesivos: un incremento de las ventas de artículos de regalo en el día del padre o un incremento de ciertos productos en Navidad. Una vez identificada la estacionalidad, un modelo puede utilizarla como parte de la previsión estadística.

• La estacionalidad más común es la multiplicativa• La estacionalidad más común es la multiplicativa.• Forma de calcular la estacionalidad multiplicativa:

• Yt: valor actual de la demanda• Mt: valor medio de la demanda en el tiempo t• St: estacionalidad en el tiempo t• s: largo de la estacionalidad en número de períodos• γ: factor de alisado de la estacionalidad (rango: 0,1)• St = γ * ( Yt / Mt ) + (1 - γ) * St-s

Pág.120

Page 61: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 61

Factores causales

• Son comportamientos introducidos por el mercado de productos, que tienen un efecto observable y descriptible, tanto positiva como negativamente, en la demanda.

• El mercado de un producto consta de influencias que son competitivas, económicas, medioambientales. Un invierno anormalmente cálido, una economía local deprimida o un incremento en el número de tiendasen el número de tiendas

• Algunos productos, por su naturaleza, tienen ciclos de vida cortos y se quedan obsoletos con relativa rapidez, como los computadores personales, y productos de moda. Por lo tanto, la naturaleza de los propios productos puede ser un factor causal.

• Los factores causales también pueden ser estacionales, como los efectos relacionados con el tiempo. Por ejemplo: el tiempo cálido y soleado puede producir un incremento en el consumo de cerveza y de helados.

• Debido a que los factores causales afectan a la demanda de forma continua, sus efectos se deben seguir en el tiempo.

• La identificación de los factores causales es otro ejemplo para examinar el pasado, determinando las l i i l i d l d f b l d d d l

Pág.121

relaciones existentes entre el comportamiento del mercado y su efecto sobre la demanda de los productos.

• Factores causales lineales– Representa una relación lineal, en la que el aumento o descenso de un factor origina el

consecuente aumento o descenso en otro.– Ejemplo: el aumento del gasto en publicidad de un producto aumenta sus ventas

Factores causales

• Factores causales no lineales– Se caracterizan por cambios no consistentes– Ejemplo: la subida de precio de productos esenciales como gasolina o leche puede afectar en

forma inconsistente a la demanda, porque las ventas primero disminuyen y después se nivelan.

Pág.122

Page 62: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 62

Eventos

• Eventos como promociones mediante cupones, la introducción o eliminación de productos, o un cambio de envase, son ejemplos de eventos especiales que tienen influencia, positiva o negativa, en la demanda de un producto.

• Los eventos son por tiempo limitado, con fecha de inicio y de término.• La capacidad de atribuir las desviaciones de la demanda a un evento y de cuantificar el efecto del

mismo son partes de la explicación de la demanda.

Pág.123

Ciclo de Demand Planning

1. Definir las jerarquías y Unidades de previsión

2. Preparar la historia Sí

3. Crear forecast deDemanda, usando diferentes

modelos

7. Enviar a Planificación

4. Evaluar el modelo

5. Sintonía fina del modeloAdministrar excepciones

Pág.124

6. Incorporar informaciónadicional

Ok performance del forecastNo

Page 63: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 63

Media dinámica

Estacionalidad

Ciclo de Demand Planning

TendenciaEl histórico de demanda se

descompone en 5 componentes

Eventos

Pág.125

Variables causales

Eventos

Tipos de Eventos

• Eventos– Basados en Porcentajes– Calculado por el sistema

• Eventos– Basados en Unidades– Ingresado por el usuario

Ventas regulares 100Evento 25%Historia Neta 125

Ventas regulares 100Evento 25Historia Neta 125

Pág.126

25% aumento

100 unidades 100 unidades

25 unidades aumento

Page 64: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 64

Ejemplos de Eventos:-Proyectos-Contratos nuevos de corto plazo-Contrato nuevo, inicio del contrato-Sucursal nueva-Acciones de la competencia-Cambios en el mercado (cambio en precio de commodities)-Desastres naturales

Eventos

-Innovaciones en productos-Expansiones en mercados internacionales-Cambios climáticos-etc.

Ejemplo:ITEM BODEGA Precio de venta de Promocion Periodo 1 Periodo 2 Periodo 3 Periodo 4

02/07/2007 09/07/2007 16/07/2007 23/07/2007

AAA123 BODEGA 2 10 10 10 10

Pág.127

20687 C115G001 0 1 4 2 3

33595 C115G001 0 0 3 5 6

13

Eventos

Se despliega:-Nº de evento-Usuario que ingresa el evento, y -Fecha-hora de ingreso del evento, -Comentario del evento

E t

Pág.128

Eventos:-Promociones-Acciones de la competencia-Cambios en el mercado-Desastres naturales-Innovaciones en productos-Expansiones en mercados internacionales-Cambios climáticos-etc.

Page 65: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 65

Desarrollo de la media dinámica

Para la media dinámica, obtener la historia filtrada

Historia Filtrada = Total historia - eventos – factores causales - estacionalidad

Pág.129

Ciclo de Demand Planning

Pág.130

Page 66: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 66

Algoritmo para Demand Planning

1. Remover el impacto deeventos de juicio y factores

causales

5. Reaplicar los impactos de los2 D

3. Comparar el valor del modelo con la historia. Ver

error para cada componente

5. Reaplicar los impactos de los eventos de juicio y factores

causales

6. Fin del modelo6. Fin del modelo

4. Generar el modelo, considerando los componentes

valor medio, tendencia,estacionalidades, eventos

2. Descomponer:•Valor medio•Tendencia•Estacionalidades•Eventos

Pág.131

OK modelo

No Sí

Dueño del proceso de Forecasting

Antecedentes:

• Históricamente los forecasts han sido responsabilidad única de los departamentos comerciales de las empresas y se han basado en métodos subjetivos

• En la actualidad, cada vez más compañías han optado por entregar la planificación de la demanda a un rol con perfil logístico o de operaciones

Pág.132

Page 67: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 67

1. Conocimiento de las políticas y procesos de negocio de la compañía.2. Conocimiento de los productos y mercados en los que opera la compañía. 3. Alto conocimiento en los productos y mercados en los cuales desarrolla el forecasting. 4. Alto conocimiento de las políticas de servicio al cliente.5 Especialización en el proceso de elaboración del forecasts y métodos de reposición de inventarios

Conocimientos y habilidades de Planners

Conocimientos

5. Especialización en el proceso de elaboración del forecasts y métodos de reposición de inventarios.6. Excelente conocimiento de la aplicación informática o herramientas que soportan el forecast y planes de

inventario 7. Conocimiento de los procesos de la cadena logística:

• Gestión de abastecimiento• Gestión de bodegas• Gestión de transporte.

Habilidades

Pág.133

1. Alta capacidad analítica.2. Muy alta habilidad computacional.3. Capacidad de análisis y decisión en base a los datos que refleja el forecasts y experiencia adquirida.4. Capacidad de negociación y de acuerdo con Product Managers.5. Capacidad de explicar las políticas, procesos y algoritmos en forma sencilla (uso de lenguaje sencillo).6. Perseverancia.7. Capacidad de mejoramiento continuo de los forecasts e inventarios.8. Disciplina en documentar los acuerdos, resultados, etc.

Roles y Responsabilidades

ProductManager

Planner AnalistaCompras

Operaciones Informática LíderS&OP

Eventos R I C

Ingreso de los Eventos en el sistema R

Pronósticos de demanda C R I

Generación compras/traslados R I I

RolActividad

Generación compras/traslados R I I

Ejecución compras/cotizaciones I I R

Ejecución traslados R

Definición Política Inventarios R C I I

Gestión de proveedores: precios, contratos, leadtime y variabilidad, embalajes.

I R I

Gestión y Optimización transporte I R

Interfaces easyDemand-SAP R

Mantención Base Datos R

Coordinación áreas de Planificación, Compras, R

Pág.134

Roles:R = ResponsableC = ConsultadoI = Informado

, p ,Operaciones, Comercial, Finanzas R

Control de Gestión I I I I R

Logística inversa (Traslados desde sucursales) (gestión manual)

C R C C

Page 68: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 68

Roles específicos para el Planner líder

Rol del Líder de Planificación1 Definir un proceso secuencial y repetitivo de planificación: planeación de la demanda y reposición1 Definir un proceso secuencial y repetitivo de planificación: planeación de la demanda y reposición2 Liderar el mejoramiento continuo en el modelamiento de la demanda3 Liderar el mejoramiento continuo en la gestión de inventarios y stocks de seguridad4 Liderar el mejoramiento continuo en la reposición continua: compras y traslados5 Aumentar permanentemente el número de ítems con reposición automática (de compras y de traslados)6 Convencer a la gente de compras, que compre lo recomendado por el sistema7 Convencer a la gente de operaciones, que traslade lo recomendado por el sistema8 Detectar permanentemente las debilidades del proceso de planificación, y corregirlas9 Identificar y liderar mejoras en el sistema einformático10 Proponer a los Product Managers mejoras en la gestión de sus inventarios

Pág.135

11Liderar técnicamente el proceso S&OP: la coordinación del área de planificación con los compradores,

gente de operaciones, product managers, finanzas (detallado en siguiente transparencia)

Roles específicos para el Planner líder

Rol del Líder de S&OPDefinir un plan anual de reuniones:

1Definir un plan anual de reuniones: 1 reunión mensual1 reunión semanal para análisis de excepciones

2 Confeccionar la agenda de las reuniones.3 Enviar las agendas a los participantes de las reuniones, 2 días hábiles antes de la reunión4 Calcular, presentar y analizar los KPIs que se presentan en las reuniones5 Documentar y presentar todos los supuestos en los cuales se basa el Plan de Demanda y Reposición6 Enviar las minutas a los participantes de las reuniones, 2 días hábiles después de la reunión

7 Lograr que el proceso S&OP sea un proceso altamente estructurado, eficiente y eficaz (reuniones con tiempo máximo, cumplimiento de acuerdos)Establecer la disciplina de que se informen oportunamente los Eventos de Previsión (informarlos a

Pág.136

6 Establecer la disciplina de que se informen oportunamente los Eventos de Previsión (informarlos a tiempo, e informar los eventos correctos, y en la cantidad correcta)

Page 69: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 69

Jerarquía de necesidades para un proceso de excelencia

CAPITAL HUMANO TalentoPlanners

•Comprensión fina del modelo•Mejoramiento continuo forecasts•Negociación con Compradores•Negociación con Product Managers

PROCESOS

Gestión de eventos

Limpieza de históricos

Proceso estructuradoy formalizado

Gestión sobre Stock

di ibl

Parámetros de Planificación

Histórico de Ventas

Histórico de Ventas PerdidasDATOS TRANSACCIONALES

EntrenamientoPlanners

Exactitud de inventarios

Modelos, algoritmos, simulaciones,

segmentaciones,

Pág.137

BASES LOGÍSTICAS PARA DEMAND PLANNING

disponible

Maestro de Productos Maestro de Proveedores

Área Planning Políticas demanda e inventario

Sistema de Planning integrado al ERP

08

7. Análisis de excepciones estadísticas

Pág.138

Page 70: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 70

Calidad de la previsión

MAD/M (error medio del forecast/valor medio)

Cada punto es una unidad

M: valor medio del último

período de la historia

Cada punto es una unidad

de previsión

Pág.139

Calidad de la previsión

• El gráfico indica qué tan proyectable es el patrón de ventas• Las unidades de previsión se agrupan en 4 áreas:

– Calidad de previsión muy satisfactoria– Calidad de previsión satisfactoria

Calidad de previsión sólo suficiente– Calidad de previsión sólo suficiente– Tendencia esporádica

• Primero se deben analizar los ítems de alto volumen y alto error

Pág.140

Page 71: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 71

Error acumulado / MAD

(error acumulado / error medio del forecast)

Cada punto es una unidad4

Señales tempranasde alerta

M: valor medio del último

período de la historia

Cada punto es una unidad

de previsión0

-3

Pág.141

Señales tempranas de alerta

• Es menos sensible que el gráfico anterior (error acumulado)• Indica que “algo importante” está sucediendo al producto:

– Un competidor está ganando participación de mercado– Un nuevo producto está tomando fuerzaUn nuevo producto está tomando fuerza

• Los segmentos de análisis:– Fuerte cambio negativo en tendencia– Débil cambio negativo en tendencia– Tendencia estable– Débil cambio positivo en tendencia– Fuerte cambio positivo en tendencia

Pág.142

Page 72: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 72

8. Profundización en Demand Planning

Pág.143

1. Métodos cualitativos– Forecasts generados subjetivamente por la(s) persona que realizan forecasting– Fortalezas: incorporan información interna. Particularmente útiles cuando la expectativa es que el

futuro sea muy diferente que el pasado,– Debilidades: sesgos de la persona pueden reducir la exactitud del forecast.

Tipos de modelos de forecasting

2. Métodos cuantitativos– Forecasts generados a través del modelamiento matemático– Fortalezas: consistentes y objetivos, puede considerar muchos datos– Debilidades: no siempre los datos están disponibles, la calidad del forecast depende de la calidad

de los datos.– Tipos de métodos cuantitativos:

• Modelos de Series de Tiempo: asumen que el futuro asume los mismos patrones que el pasado

• Modelos Causales (econométricos): exploran relaciones causa-y-efecto, usan variables para predecir el futuro.

Pág.144

Page 73: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 73

Cualitativo

Suficientes datos Suficientes datos objetivos objetivos

Cambios grandesCambios grandesConflicto entre Conflicto entre Expertos muyExpertos muy

Buen conocimiento Buen conocimiento de relaciones de relaciones

Cambios grandes Cambios grandes esperadosesperados

No

CuantitativoNo Sí No Sí

Árbol de selección de métodos de forecasting

Series de Tiempo

ParticipantesExpertos

Buen dominio de Buen dominio de conocimientoconocimientoAnálisis políticoAnálisis político

Existe caso similarExiste caso similar

Cambios grandes Cambios grandes esperadosesperadosTipos de datosTipos de datos

unos unos pocos pocos tomadores decisitomadores decisiónón

Expertos muy Expertos muy caros caros

Mejor fuenteMejor fuente

Análisis políticoAnálisis político

Forecasting

No

No NoSí

No Sí

Sección cruzada

SíNo Sí

No Sí

No

Pág.145

Juicio (predecir al experto)

AnálisisConjunto

ForecastingBasado en

reglasIntenciones Jugar roles Sistema

Experto

Usar métodoseleccionado

Extrapolación

Combinar Forecasts

MétodoEconométrico

Forecastingexperto Analogías

Diferentes métodos proveen Diferentes métodos proveen buenos forecastsbuenos forecasts

SíNo

¿Cuál es la técnica de forecasting más exacta?

Estudio M-Competition (Spyros Makridakis):Año 19821001 series de tiempoComparación de 21 métodos

Conclusiones estudio:Conclusiones estudio:Para Horizontes de tiempo del forecasting, de 1 a 6 períodos hacia adelante: los métodos alisado exponencial, Holt y Winters son suficientes.Para horizontes > 6 períodos, son mejores los métodos de Lewandowski y BayesianosSi existen estacionalidades, Holt-Winters es la mejor opciónPara aplicaciones donde los grandes errores en forecasting tienen graves consecuencias (control de inventarios; planificación producción), el mejor criterio de exactitud es el MSE: promedio errores al cuadrados

Pág.146

Page 74: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 74

Combinación de Forecasts: forecasting basado en reglas

• Combinaciones de forecasts han permitido disminuir el error de forecasting en un 7% (Makridakis 1983; Armstrong 1986)

• Forecast basado en reglas: incorpora información de expertos. Ejemplo:Forecast = peso * modelo de extrapolación + (1-peso) * modelo econométerico

• Si la empresa va a realizar cambios sustanciales en sus procesos de marketing, se debe poner mayor peso al modelo econométrico

Pág.147

Número de veces que el

6056524844

LewandowskiLos métodos de suavizado exponencial son fuertes para el corto plazo ( ≤ 6 períodos)Single exp smoothing

Holt-Winters

Exactitud del Forecast: más allá de la frontera de la eficiencia

método fue el mejor o el segundo

4440363228242016

Frontera de Eficiencia Parzen

Holt’s exp smoothing

Holt-Winters Bayesian

Single exp smoothing

Pág.148Fuente: The Forecast Accuracy of Major Time Series Methods,

Makridakis John Wiley & Sons

Índice de sofisticación matemática1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1284

Box-JenkinsAEP

Largo PlazoCorto Plazo

Page 75: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 75

Otras conclusiones empíricas de Forecasting

1. Cuando se requieren de muchos forecasts, la extrapolación es el método más barato (métodos subjetivos son más caros).

2. En general los métodos bottom-up son más exactos: forecast de cada SKU y luego ir agregando hacia arriba

3 Los métodos simples de forecasting son suficientes3. Los métodos simples de forecasting son suficientes– La sofisticación no agrega exactitud, pero agrega costos y reduce la comprensión.

4. Principios que aumentan la exactitud del forecast: aislar los factores estacionales y tendencias; y combinar forecasts

– Estos principios son mejores que “Tomar el modelo que provee la mejor adherencia a los datos históricos”

5. Por lo cual, antes de la selección de la técnica de forecasting, se debe clarificar:– ¿Existen tendencias? (mínimo 24 observaciones, idealmente 50)– ¿Existe estacionalidad?

Pág.149

¿Existe estacionalidad?– ¿Serie es estacionaria (promedio y varianza constante), o serie estocástica? (no se comportan

bien las series de tiempo)

6. En situaciones de alta incertidumbre, usar más de un método de forecast y combinarlos con pesos iguales.

– Válido en situaciones donde no existe conocimiento experto bien estructurado 7. Métodos que integran análisis estadístico y el criterio/juicio pueden mejorar el forecast en muchas

ocasiones usando “forecasts basados en reglas” (diferentes pesos a los métodos).

Otras conclusiones empíricas de Forecasting

– Válido en situaciones donde sí existe conocimiento experto bien estructurado acerca del item a ser pronosticado

8. Respecto a las medidas de error de forecast, su selección es función del tipo de aplicación del forecast:

– Si se tienen muchas series y lo más importante es la tendencia central del error: El MdAPE: “median absolute percentage error” es más apropiado porque es invariante a la escala de los datos y no está influenciado por valores atípicos

– Si si los errores grandes del forecast son muy dañinos, el MSE: mean square error es el mejor método

Pág.150

Page 76: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 76

1. Conjunto de variables random, que se observan en intervalos de tiempo igualmente espaciados (diario, mensual, etc).

2. Frecuencia de muestreo o periodicidad de la serie: cuan frecuente ocurren las observaciones de la serie.

3 Se usa la Autocorrelación para identificar los patrones de la serie de tiempo

Series de Tiempo

3. Se usa la Autocorrelación para identificar los patrones de la serie de tiempo– Correlación entre la variable retrasada uno o más períodos, consigo misma

4. Análisis de autocorrelación:– Ejemplo: Si existe una correlación altamente positiva, el valor de Junio está positivamente

relacionado con el valor de Mayo – Si la serie es random, la autorrelación es cercana a 0, y los sucesivos valores no se relacionan

con los otros– Estacionalidad: significa autocorrelación que ocurre en retrasos determinados, 4 para trimestral,

12 para mensual– Si la serie tiene una tendencia la serie y la serie con 1 retraso tienen alta correlación (el

Pág.151

– Si la serie tiene una tendencia, la serie y la serie con 1 retraso tienen alta correlación (el coeficiente de correlación es significativamente diferente de 0)

5. Algunas técnicas de forecasting: – Random walk ( Fk = Yk-1 ),– Média Móvil Simple,– Média Móvil Doble,

S i ió E i l Si l

Series de Tiempo

– Suavización Exponencial Simple,– Suavización Exponencial Doble,– Estacional Aditivo,– Estacional Multiplicativo,– Holt-Winters Aditivo,– Holt-Winters Multiplicativo,– ARIMA (Box-Jenkins).

Pág.152

Page 77: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 77

MEDIA MÓVIL SIMPLE

SIN ESTACIONALIDAD

SUAVIZACIÓN EXPONENCIALSIMPLE ESTACIONAL ADITIVO

CON ESTACIONALIDAD

ESTACIONAL MULTIPLICATIVO

CIA

Métodos clásicos de Previsión

MEDIA MÓVIL DOBLE SUAVIZACIÓN EXPONENCIALDOBLE

HOLT-WINTERSADITIVO

HOLT-WINTERSMULTIPLICATIVO

SIN

TEN

DEN

CN

CIA

Pág.153

CO

N T

END

EN

Errores de Previsión (Exactitud del Forecast)

1. Es necesario conocer el error del forecast en el tiempo: – Et (error)= At (valor actual) – Ft (valor pronosticado)

2. Aquel método que presenta el menor error será el método que más se adapta a la serie dada3. Principales métodos:

MAD = Error medio absoluto = ( ∑ I Ai – Fi I ) / n n: número de series

MSE = ( ∑ ( Ai – Fi )2 ) / n (promedio de los errores al cuadrado)

MAPE = Media del error porcentual absoluto = ( ∑ I Ai – Fi I / Ai ) / n

GMRAE = media geométrica del error absoluto relativo a “random walk”

Pág.154

= ( ∏ RAE )1/n donde RAE = I Fi - Ai I / I Frwi - Ai I Frw: forecast dado por el método “random walk”

Page 78: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 78

1. Comprender que el forecasting es gestión de procesos y no un programa computacional

– Un buen software no garantiza un buen forecasting,2. Pronosticar la demanda y no la oferta (planificar la oferta)

Excelencia en Forecasting de Ventas

– El forecast no debe estar limitado por la capacidad de producción,– Debe quedar registro de la demanda insatisfecha.

3. Comunicar, cooperar y colaborar en los forecasts– Forecasting es multifuncional

4. Eliminar las islas de información y análisis– Construir una única infraestructura de Forecasting

5. Integrar herramientas cuantitativas y cualitativas

Pág.155

6. Definir el forecasting de ventas como una función importante– Definir políticas y prácticas que refuerzan la visión que el forecasting es importante

7. Aplicar el forecasting sistemáticamente– Medir y seguir la calidad del forecasting

9. Algunos métodos matemáticos

Pág.156

Page 79: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 79

1.- Media Móvil Simple

• Es un método adecuado cuando:

- La serie es aproximadamente estable para el período en estudio.- No existe tendencia ni estacionalidad.- El valor previsto Ft es:

MM = F =( Y + Y + Y + ..... + Y )

t -1 t - 2 t - 3 t-n X =

Σn

i = 1

X t - i

Pág.157

• Previsión para el próximo período: media aritmética de los valoresobservados en los últimos “n” períodos.

MM = F = t -1 t n

X = t n

• n pequeño: media móvil muy sensible

• n grande: media móvil poco sensible

1.- Media Móvil Simple

Meses - (1998) Ventas Media Móvil (n=2) Previsión Error01 138502 1277 133103 1315 1296 1331 -1604 1185 1250 1296 -11105 1276 1231 1250 2606 1254 1265 1231 24

Ventas de VHS

g p

Pág.158

07 1268 1261 1265 308 1132 1200 1261 -12909 1047 1090 1200 -15310 1198 1123 1090 10911 1104 1151 1123 -1912 1139 1122 1151 -12

Page 80: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 80

Ventas de VHS

1.- Media Móvil Simple

Meses - (1998) Ventas Media Móvil (n=3) Previsión Error

01 138502 127703 1315 132604 1185 1259 1326 -14105 1276 1259 1259 1706 1254 1238 1259 -507 1268 1266 1238 30

Pág.159

08 1132 1218 1266 -13409 1047 1149 1218 -17110 1198 1126 1149 4911 1104 1116 1126 -2212 1139 1147 1116 23

1.- Media Móvil Simple

• Ventajas- Fácil de calcular- Intuitivo ( fácil de ‘vender’ la idea )- Implementación fácil

Pág.160

• Desventajes

- Observaciones pasadas reciben el mismo peso.- Eliminación brusca de un valor en el cálculo de la media- Solo se aplica directamente a series estables

Page 81: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 81

2.- Suavización exponencial Simple

F: forecast

F = α * Y + ( 1 - α ) * Ft t-1 t-1

0 ≤ α ≤ 1

F: forecastY: demanda

Pág.161

Equivale a:

F = F + α * ( Y - F )t t-1 t-1 t-1

error

Observación 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1Valores de alfa

2.- Suavización exponencial Simple

Yt-1 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%Yt-2 9,0% 16% 21% 24% 25% 24% 21% 16% 9% 0%Yt-3 8,0% 12,7% 14,8% 14,5% 12,5% 9,7% 6,2% 3,2% 0,9% 0%Yt-4 7,2% 10,1% 10,4% 8,7% 6,3% 3,9% 1,9% 0,6% 0,1% 0%Yt-5 6,6% 8,2% 7,2% 5,3% 3,1% 1,5% 0,6% 0,1% 0% 0%Yt-6 5,9% 6,6% 5,0% 3,1% 1,6% 0,6% 0,2% 0% 0% 0%Yt-7 5,3% 5,2% 3,5% 1,9% 0,8% 0,2% 0,1% 0% 0% 0%Yt-8 4,8% 4,2% 2,5% 1,1% 0,4% 0,1% 0% 0% 0% 0%Yt-9 4,3% 3,4% 1,7% 0,7% 0,2% 0% 0% 0% 0% 0%Yt-10 3,9% 2,7% 1,2% 0,4% 0,1% 0% 0% 0% 0% 0%Yt-11 3,5% 2,1% 0,8% 0,2% 0% 0% 0% 0% 0% 0%Yt-12 3,1% 1,7% 0,6% 0,1% 0% 0% 0% 0% 0% 0%Yt-13 2,8% 1,4% 0,4% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%

Pág.162

Yt-14 2,5% 1,1% 0,3% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%Yt-15 2,3% 0,9% 0,2% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%Yt-16 2,1% 0,7% 0,1% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%Yt-17 1,9% 0,6% 0,1% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%Yt-18 1,7% 0,5% 0,1% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%Yt-19 1,5% 0,4% 0,0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%Yt-20 1,4% 0,3% 0,0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%Total...... 87,8% 98,8% 99,9% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 99,9% 100,0% 100,0%

Page 82: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 82

Método de Holt

3.- Suavización exponencial Doble

• Método definido por tres ecuaciones:

- Nivel:M = α * Y + ( 1 - α ) * ( M + T )

t t t -1 t -1

Pág.163

- Tendencia:T = β * ( M - M ) + ( 1 - β ) * T

t t t -1 t -1

- Previsión:F = M + (n) * T

t +n t t

α:Constante de suavización de nivel, (0, 1)

β:Constante de suavización de tendencia (0, 1)

t: período actual

4.- Holt-Winters: tendencia y estacionalidad multiplicativa

- Nivel:M = α * ( Y / S ) + ( 1 - α ) * ( M + T )

t t t-s t -1 t -1

- Tendencia:T = β * ( M - M ) + ( 1 - β ) * T

t t t -1 t -1

• Método definido por cuatro ecuaciones:

Pág.164

- Estacionalidad:S = γ * ( Y / M ) + (1 - γ) * S

t t t t-s

- Previsión:F = ( M + (n) * T ) * S

t +n t t t-s+n

s: largo de la estacionalidad

Page 83: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 83

5.- Items con demanda intermitente

Se efectua forecast de 2 variables:•Magnitud de las transacciones (xt)•Tiempo entre las transacciones (n)

Si xt = 0 (no ocurre demanda), entonces:no se actualiza el estimado de la magnitud de la transacciónno se actualiza el estimado de la magnitud de la transacciónňt = ňt-1

Si xt > 0 (ocurre una transacción), entonces: zt = α * xt + ( 1 - α ) * zt-1ňt = α * nt + ( 1 - α ) * ňt-1

Donde:zt : Estimado al término del período t, del tamaño medio de la transacciónnt: número de períodos desde la última transacción ňt :Valor estimado de n al término del período t

Pág.165

1. Los métodos estadísticos asumen que los patrones/relaciones históricas no van a cambiar en el período de forecasting.

2. Cuando se detectan cambios, o cuando sabemos que van a ocurrir, el juicio humano es la única alternativa viable para predecir el cambio y sus implicancias en el forecasting.

3 Pero antes de usar el juicio para mejorar el forecasting es necesario comprender sus limitaciones y

6.- Métodos subjetivos

3. Pero antes de usar el juicio para mejorar el forecasting, es necesario comprender sus limitaciones y sesgos. Esto permite combinar la información de las predicciones estadísticas con las de juicio, explotando las ventajas de ambas y evitando sus desventajas.

4. NOTA: existe abundante evidencia empírica de comparación de los “forecast expertos” con los modelos estadísticos. En casi todos los casos (Dawes, 1988; Hogarth y Makridakis, 1981; Kahneman y otros, 1982; Meehl, 1954), las predicciones de los modelos son superiores a las de los expertos.

Pág.166

Page 84: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 84

Método Ancla:

1. El método comienza con una tasa de crecimiento ancla, dada por extrapolación (método objetivo), o dado por un Target forecast.

2. Cada participante recibe con anticipación de la reunión este forecast inicial (ancla), como también información económica, de la industria, de la empresa y de la competencia.

6.- Métodos subjetivos

p y p3. Los participantes deben usar su conocimiento experto del mercado y de la competencia, para

que estimen su forecast, señalando en forma individual cada una de las influencias positivas y negativas sobre las ventas. El forecast ancla sólo es modificado si existen razones de peso que justifiquen su cambio. Sus forecasts son anónimos, de modo de no influenciarse unos a otros.

4. Todos los forecasts tienen el mismo peso. Para objetivizar el proceso se entrega el mismo formulario a cada uno de los participantes. Una vez recolectados los formularios, sus resultados se tabulan y se entregan antes de la reunión.

5. Se ignoran los factores que algunos participantes consideran que aumentan las ventas y que otros participantes consideran que disminuyen las ventas, a menos que discusiones siguientes comprueben su importancia en uno u otro sentido.

Pág.167

g p p6. También se ignoran los factores que sólo 1 ó 2 integrantes creen que tendrán influencia.7. La discusión se centra en uno o pocos factores, donde todos o una gran mayoría cree que

tiene una influencia, y se focalizan en establecer el valor en que estos factores van a influenciar las ventas del siguiente período. No se requiere llegar a un consenso en la magnitud de los factores. A su vez, se documentan todas las premisas en las cuales se basan estos acuerdos.

7.- Métodos subjetivos

Factores causales involucrados

% de influencia positiva del factor causal, en aumento de las ventas

% de influencia negativa del factor causal, en disminución de las ventas

Económico

Efecto estimado de los diferentes factores causales en cambiar la tasaBase o ancla de un X%

Industria

Competitivo

Tecnológico

Otros (especificar)

Influencia completa % positivo = % negativo =

Pág.168

Su estimación de tasa de crecimiento es: X% + % de influencia positiva - % de influencia negativa =

Formulario usado para justificar los factores que van a influenciar el forecast cuantitativo

Page 85: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 85

10. Regresiones (factores causales)

Pág.169

1. Cuando existe una fuerte relación causa-efecto y está relación es estable.2. Cuando las variables independientes son conocidas y predecibles.3. Cuando se requiere realizar simulaciones what-if.4 Cuando se requiere efectuar análisis de sensibilidad

Los modelos de regresión son apropiados cuando:

4. Cuando se requiere efectuar análisis de sensibilidad.

Interna/Endógena Externa/Exógena

Precio de productoGasto en publicidadNº de productos a introducirNº de productos a discontinuarNº de tiendas

Precio competenciaGasto de los consumidoresÍndice de precios al consumidorAutoventaCambio tecnológico

Variables independientes

Pág.170

Nº de tiendasEtc.

Cambio tecnológicoEtc.

Page 86: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 86

1. Regresión lineal con una variable independiente– Y= a + bX– Los coeficientes a y b se determinan mediante la condición que la suma de los

errores al cuadrado es lo más pequeño

Factores Causales (Modelos econométricos)

errores al cuadrado es lo más pequeño

2. Regresión lineal multivariable– Y = a + b1*X1 + b2*X2 + ... + bp*Xp – Ejemplo: valor de un automóvil:

• Valor = precio + b1*(antigüedad auto) + b2*(kilómetros recorridos)• Precio: US$ 16.000• El valor disminuye US$ 1.000 por año, y disminuye 0,15 US$/km, entonces el modelo:

V l 16 000 1 000 *( ti ü d d t ) 0 15*(kiló t id )

Pág.171

• Valor = 16.000 – 1.000 *(antigüedad auto) - 0,15*(kilómetros recorridos)

3. También hay modelos de regresión no lineales.

Linear Logarítmica Polinomial

Diagrama de Dispersión

Potencia Exponencial Media Móvil

Pág.172

Page 87: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 87

Ecuación Lineal Simple

Se dice que existe correlación entre dos o más variables cuando las alteraciones sufridas por una de ellas son acompañadas por modificaciones en las otras.

En el caso de dos variables X e Y se verifica sí hay aumentos (o disminuciones) en X corresponden aumentos (o disminuciones) en Yaumentos (o disminuciones) en Y.

Asi, la correlación revela sí existe una relación funcional entre una variables y las restantes

La palabra regresión en Estadística corresponde a la palabra función en Matemática

En matemática se dice que Y es función de X, en estadística se habla en regresión de Y sobre X

Una función que es muy interesante es la que representa la línea recta, cuya expresión matemática es:y = a + bx en que

Pág.173

y = a + bx en quey = variable dependientex = variable independientea = constante = intercepto (punto en que la recta corta el eje de los Y)b = constante = coeficiente de regresión

Ejemplo: Número de clientes y ventas semanales, para una muestra de 20 empresas de servicios de transporte de carga

Empresa Clientes (X) Ventas (Y) X^2 Y^2 XY01 907 11,20 822649 125,44 10158,4002 926 11,05 857476 122,10 10232,3003 506 6,84 256036 46,79 3461,04

Ecuación Lineal Simple

04 741 9,21 549081 84,82 6824,6105 789 9,42 622521 88,74 7432,3806 889 10,08 790321 101,61 8961,1207 874 9,45 763876 89,30 8259,3008 510 6,73 260100 45,29 3432,3009 529 7,24 279841 52,42 3829,9610 420 6,12 176400 37,45 2570,4011 679 7,63 461041 58,22 5180,7712 872 9,43 760384 88,92 8222,9613 924 9,46 853776 89,49 8741,0414 607 7,64 368449 58,37 4637,48

Pág.174

, , ,15 452 6,92 204304 47,89 3127,8416 729 8,95 531441 80,10 6524,5517 794 9,33 630436 87,05 7408,0218 844 10,23 712336 104,65 8634,1219 1010 11,77 1020100 138,53 11887,7020 621 7,41 385641 54,91 4601,61

Totales 14623 176,11 11.306.209 1.602,097 134.127,90

Page 88: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 88

• Calculo del valor de “b”:

176,11 8 8055Σ- Yii=1

i=n

Ecuación Lineal Simple

b =ΣXiYii=1

i=n

- nXY--

ΣXi - nXi=1

i=n2 - 2

176,1120

= 8,8055Y = =- i 1

n

14.62320

= 731,15X = =Σ- Xii=1

i=n

n

Pág.175

b = = = +0,00873134.127,90 – (20)(731,15)(8,8055)

11.306.209 – 20 (731,15)2

5.365,08

614.603

• Calculo del valor de “a”:

a = -Y b -X

Ecuación Lineal Simple

a = Y - b X

a = 8,8055 – (0,00873)(731,15) = +2,423

• Ecuación para la mejor línear recta para los datos de la muestra:

Pág.176

Y = 2,423 + 0,00873Xi-

• Ecuación para la mejor línear recta para los datos de la muestra:

Page 89: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 89

Método de los Mínimos Cuadrados

Es una técnica matemática que determina los mejores valores de a e b, encontrando la recta que mejor se ajusta, cuyas diferencias entre los valores reales (Yi) y los valores que serian previstos de la línea de regresión ajustada (Ŷi) sean las menores posibles. Como esas diferencias pueden ser positivas o negativas para diferentes observaciones, podemos minimizar matematicamente

Ecuación Lineal Simple

p g p , pde la siguiente forma:

Σ (Yi – Yi)2∧

i = 1

i = n

(Yi) = valor real de Y para la observación i

l ti d d Y b ió i(Ŷ )

Pág.177

= valor estimado de Y para a observación i(Ŷi)

Como estamos minimizando Ŷi = a + bXi

Σ [ Yi - (a+ bXi – Xi)]2

i = 1

i = n

Método de los Mínimos Cuadrados

2i = n

Ecuación Lineal Simple

Σ [ Yi - (a+ bXi – Xi)]2

i = 1

Como los valores de Yi y Xi representan los valores de las observaciones y son Conocidos, las incógnitas pasan a ser “a” y “b”.

Como tenemos 2 incógnitas, debemos tener 2 ecuaciones para encontrar los valores de a y b. Esas 2 ecuaciones son llamadas ecuaciones normales:

Pág.178

Σ Yi = na + b Xii = 1

i = n

Σi = 1

i = n

Σ Xi Yi = a Xi + b Xii = 1

i = n

Σi = 1

i = n

Σi = 1

i = n2

Page 90: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 90

Método de los Mínimos Cuadrados

Ecuación Lineal Simple

Σ Yi = na + b Xii = 1

i = n

Σi = 1

i = n

Σ Xi Yi = a Xi + b Xii = 1

i = n

Σi = 1

i = n

Σi = 1

i = n2

Resolviendo las 2 ecuaciones normales simultáneamente para a y b tenemos:

Pág.179

b =ΣXiYii=1

i=n

- nXY--

ΣXi - nXi=1

i=n2 - 2

a = -Y - b -X Ŷi = a + bXi

Linear Logarítmica Polinomial

y = a + bx y = a + blnx y = a + bx2

Ecuaciones

Potencia Exponencial Média Móvil

lny = a + blnx lny = a + bx

Pág.180

lny = a + blnx lny a bx

Page 91: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 91

Error Padrón de CálculoY

Y2

Ŷ = a + bx

(Yi – Yi) = 0∧

El punto calculado es

Errores o Residuos

εi = Yi – Ŷi

a

Coeficientelinear

b

X

b = tg = = coeficiente angularY2 – Y1

X2 – X1

cateto opuestocateto adyacente

X2X1

Y1

pcoincidente con la observación y portantono existe error

Yi Ŷi

Pág.181

Σ (Yi – Yi) 2∧

i = 1

i = n

SYX = error padrón = n - 2

r = Coeficiente de determinación =2 SQReg Mide la proporción de variación, que es li d l i bl i d di t l

Correlación midiendo la Fuerza de la Asociación

r = Coeficiente de determinación = STQ explicada por la variable independiente en el

modelo de regresión

r = Coeficiente de correlación = r2

Obs:- Mide la fuerza de una relación entred i bl

Pág.182

r será negativo si b es negativor será positivo si b es positivor será igual a cero si b es igual a cero

dos variables

Page 92: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 92

Ejemplo1: Se adjunta ejemplo de forecasting mediante Media móvil, alisado exponencial, Holt, Holt-Winters, regresión lineal

Ejemplo2: Se adjunta ejemplo de forecasting combinado, de Holt + Regresión lineal

Ejemplo3: Se adjunta ejemplo de Regresión cuadrática com estacionalidad

Ejercicios en Excel

Ejemplo3: Se adjunta ejemplo de Regresión cuadrática com estacionalidad

Ejemplo 4: Una empresa de ventas relacionó las ventas anuales, con la inversión anual en publicidad, cuyos valores son presentados.Se pide obtener las expresiones de los cuatro modelos de ajuste, usando transformaciones con logaritmos.

Publicidad Ventas1 15,098 125,658 2 60,166 406,861 3 142 257 340 892

Pág.183

3 142,257 340,892 4 144,442 990,181 5 415,027 619,968 6 783,348 1,480,150 7 1,039,610 1,723,195 8 1,349,812 4,520,135 9 4,140,159 9,936,471

1. Encontrar los mejores drivers (variables independientes) que están altamente correlacionados con la variable a estimar, estadísticamente y teóricamente. La relación estadística se ve a través del coeficiente de correlación. La relación teórica se debe comprobar intuitivamente.

2. Verificar la estacionalidad.

Formas de mejorar el modelo

3. Verificar los outliers: valores extremos muy altos o muy bajos que no se ajustan al patrón

4. Agregar o eliminar variables

5. Verificar diferentes modelos de regresión

6. Transformar los datos:• Elevar al cuadrado X2

• Desagregar variables

Pág.184

g g• X1 * X2 ó X1 / X2• Aplicar logaritmo natural a alguna(s) variable(s)• Retardar los datos

Page 93: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 93

Uso de variables Dummy (variables simuladas):1. Para capturar eventos. Ejemplo: partida de ERP, cierre de Centro de Distribución, etc.2. Para capurar estacionalidad3. Para considerar valores atípicos o outliers.

Se adjuntan ejemplos en Ms Excel

Ejercicios avanzados en Excel

Se adjuntan ejemplos en Ms-Excel.Desarrollar modelo de regresión usando variables Dummy en:

Año Ventas (miles de US$)Y

Gasto en Publicidad (miles de US$) X1

EventoX2

1995 10 2

1996 15 2

1997 14 2

1998 12 3 Destrucción de Horno

1999 20 4

Pág.185

999 0

2000 30 7

2001 40 8

2002 37 10 Destrucción de Horno

2003 60 12

2004 70 15

11. Promociones y elasticidades

Pág.186

Page 94: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 94

• Análisis y forecasting de promociones de ítems con historia:–Basado en promociones ocurridas en el pasado del mismo producto o de productos similares

• Eventos de intervención: causa que una serie de tiempo se desvíe de su patrón de evolución esperada. Ocurre en un tiempo específico, tiene una duración conocida y un tipo de intervención.

Análisis y Forecasting de Promociones

• Tipos de intervención:–Intervención puntual,–Intervención escalón,–Intervención rampla.

• Metodología: descomponer los datos históricos en 2 partes:–En la serie de tiempo, y–En el efecto de intervención.

Pág.187

Análisis y Forecasting de Promociones

Pág.188

Page 95: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 95

Análisis y Forecasting de Promociones

Pág.189

1. Elasticidad precio de la demanda– Cambio porcentual en la cantidad demandada / cambio porcentual en el precio– E = (% ΔQ ) / ( % ΔP) = (ΔQ / Q ) / (ΔP / P)– Si E > 1 => la cantidad demandada es relativamente elástica, un cambio en el precio causa

Elasticidad precio de la Demanda

pun cambio mayor en la cantidad demandada

– Si E < 1 => la cantidad demandada es relativamente inelástica, un cambio en el precio causa un cambio menor en la cantidad demandada

– Si E = 1 => elasticidad unitaria, cantidad y precio se mueven proporcionalmente iguales– Si E = 0 => perfectamente inelástica (la curva de demanda es vertical), la cantidad

demandada se mantiene constante sin importar la variación de precio2. Elasticidad precio cruzado de la demanda

– Cambio porcentual en la cantidad demandada de un producto / cambio porcentual en el i d t d t

Pág.190

precio de otro producto– E = (% ΔQa ) / ( % ΔPb) = (ΔQa / Qa ) / (ΔPb / Pb)

Page 96: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 96

Demanda relativamente elástica & inelástica

D (elástica)

Elasticidad precio de la Demanda

( )

D (inelástica)

Modelo de elasticidad constante

Pág.191

Log de PrecioPrecio

• 1) Existencia de productos sustitutos –Mientras más sustitutos más elasticidad

• 2) Durabilidad de los productos–Productos de relativa durabilidad son más elásticos en el corto plazo y menos elásticos en el

Factores que afectan la elasticidad

Productos de relativa durabilidad, son más elásticos en el corto plazo y menos elásticos en el largo plazo (deben ser reemplazados sin importar el precio)

• 3) Grado de necesidad o lujo: –Productos de lujo tienen alta elasticidad

• 4) Proporción del presupuesto de compras consumido por el ítem–Productos que consumen una gran proporción de la compra del comprador tienden a tener alta elasticidad

• 5) Período de tiempo considerado–La elasticidad es mayor en el largo plazo, porque los clientes tienen más tiempo en ajustar su

Pág.192

y g p , p q p jcomportamiento

• 6) Cambios de precio temporales o permanentes• 7) Punto de operación del precio

–Disminución de $ 1.000 a $ 999, tiene más respuesta que $ 999 a $ 998

Page 97: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 97

1. Elasticidad precio de la demanda 2. Elasticidad al nivel de servicio de la demanda3. Elasticidad espacio en el lineal de la demanda 4 Elasticidad publicidad de la demanda

Diferentes elasticidades de la demanda

4. Elasticidad publicidad de la demanda5. Etc.

Pág.193

12. Proceso S&OP

Pág.194

Page 98: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 98

-

MARKETINGDEMAND PLANNING

PLANIFICACIÓN PRODUCCION

PLANIFICACIÓN PRODUCTOS

TERMINADOS

CICLO PLANIFICACIÓN SEGMENTOSSUPPLY DEMAND

REQUISITOS DEMAND MANAGER O PLANNER1) Ciclo demanda con la mayor calidad y velocidad posible2) Mejoramiento continuo forecasts

REQUISITOS SUPPLY PLANNER1) Ciclo reposición a la mayor velocidad posible2) Mejoramiento continuo forecasts/inventarios

Introducción Ciclos Planificación - Ejecución

PLANIFICACIÓN COMPRA

PLANIFICACIÓN DEOPERACIONES Y SalesPLANIFICACIÓN DE

OPERACIONES Y SalesRETAILER

PLANIFICACIÓN DE VENTAS

CONSUMIDOR

MANEJO DE ORDENES

VENTAS

COMPRAS

PLANIFICACIÓN VENTAS Y OPERACIÓN

- S&OP -

GESTIÓN DEMANDA

REQUISITOS RETAILER1) Coordinación anticipada promociones y eventos2) Alta exactitud inventarios > 98%

REQUISITOS TRANSPORTE1) Cumplimiento de rutas (horarios)2) Manejo óptimo de cargas

REQUISITOS COMPRADOR1) Generación de la compra a la mayor velocidad posible2) Respetar las cantidades definidas 3) Administrar los back orders de compras (Backlog)

BUSINESSPLANNING

Pág.195

- -- --

PROVEEDOR

BODEGA MATERIALES

CENTRO DISTRIBUCIÓN(PRODUCTOS TERMINADOS)

PRODUCCION

COMPRAS

TRANSPORTE DISTRIBUCIÓN

CICLO EJECUCION - MANUFACTURA

CICLO EJECUCION -SERVICIO AL CLIENTE

REQUISITOS PROVEEDOR1) Cumplimiento ítem, fecha, cantidad

REQUISITOS CENTRO DISTRIBUCIÓN1) Alta exactitud inventarios > 98%2) Sincronizados movimientos físicos y lógicos3) Rápida distribución de inventarios.

REQUISITOS BODEGA MATERIALES1) Alta exactitud inventarios > 98%2) Sincronizados movimientos físicos y lógicos3) Rápida distribución de inventarios.

REQUISITOS PRODUCCIÓN1) Cumplimiento ítem, fecha-hora, cantidad

E F M A M J J A S O N D E F M A M J J A S O N D EAño 1 Año 2

Proceso integrado de Planificación de Ventas y Operaciones (S&OP)Ciclos de planificación

Ciclo de Presupuestación

Establecimiento de metas

Pág.196

Actualización de forecasts operacionales

Al comienzo de cada año , el presupuesto, las metas y los forecasts están alineados.Durante el año tenderán a diferir. Los forecasts deben ser lo más realistas posibles. No se debe evitar el conflicto.Se deben ir definiendo acciones correctivas o planes de contingencia para ir alineándolos.

Page 99: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 99

Planificación Estratégica

Planificación de Negocios(Plan Financiero)

Proceso integrado de Planificación de Ventas y Operaciones (S&OP)Ubicación del proceso

Sales and Operations PlanningPlan Ventas I Plan Operaciones

Programación Maestra

(Plan Financiero)

DEMAND

PLA

CAPACI TY

PL

Participan: Ventas, Servicio al Cliente, Producción, Marketing, Finanzas,

Abastecimiento, Compras, Logística.

Pág.197

Programación detallada deFabricación y Compras

ANNING

ANNING

Importancia del proceso de S&OPProceso en el cual la compañía balancea sus planes de demanda y oferta, asegurando que todos los planes se basan en las mismas metas y objetivos.

Of t Aj t d

Proceso S&OP

Forecast base sin restricciones (baseline forecast)Plan grueso de abastecimiento

Proceso integrado de Planificación de Ventas y Operaciones (S&OP)Conceptos

Demanda Ajustada•Marketing de Producto•Marketing de cliente•Marketing de Distribuidor•Precio•Ventas•Etc.

Oferta Ajustada•Compras•Manufactura•Inventario•Transporte•Bodegas•Etc.

Pág.198

•Forecast de demanda con restricciones•Plan de abastecimiento ajustado•Plan de demanda ajustado•Plan de finanzas ajustado

Baseline Demand: demanda que excluye eventos y problemasen los datos (outliers: valores atípicos )

Page 100: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 100

Proceso integrado de Planificación de Ventas y Operaciones (S&OP)

Pl d d d f t i t i ióR ió Nº 1

Plan de demanda y forecast sin restricción(en base a métodos estadísticos)

Participan: Ventas, Servicio al Cliente, Producción, Marketing, Finanzas,

Abastecimiento, Compras, Logística.

Plan de demanda y forecast sin restricción

Forecast de demanda con restricciónPlan grueso de abastecimiento

Sintonía fina con alineamiento o balanceo

Reuniones periódicas mensuales

Reunión Nº 1

Reunión Nº 3

Reunión Nº 2

Restricciones abastecimiento

Pág.199

entre los planes de oferta y demandaReunión N 3

Detalle eventos y promociones

Importancia del proceso de S&OPProceso en el cual la compañía balancea sus planes de demanda y oferta, asegurando que todos los planes se basan en las mismas metas y objetivos.

Paso 5Reunión S&OP-Decisiones escenarios, servicio cliente,Cambios producción/compras, etc

Proceso con ciclo mensual Planillas 4ª faseDecisiones para cada familia productoEventos/promociones

Proceso integrado de Planificación de Ventas y Operaciones (S&OP)Flujo del proceso

Paso 2

Paso 3Supply Planning-Planificación gruesa capacidad recursos

Paso 4Reunión Pre S&OP-Resolver problemas-Desarrollo escenarios-Agenda S&OP

Planillas 3ª faseRecomendacionesPlan US$Agenda

Planillas 2ª faseReportes de capacidadLista de problemas de capacidad

Participan: Ventas, Servicio al Cliente, Producción, Marketing, Finanzas,

Abastecimiento, Compras, Logística.

Pág.200

Paso 1Obtención Datos (ventas, producción, inventarios, etc)

Fin de mes

Datos HistóricosPlanillas para ventas terreno

Paso 2Demand Planning-Generación de Forecasts base-Correcciones por eventos

Planillas 1ª faseSupuestos claves de los ForecastsManagement Forecast

Page 101: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 101

Reunión de S&OPAgenda

1. Revisión de la agenda anterior2. Revisión de los resultados:

• Ventas v/s Forecast• Producción v/s Plan• Inventarios v/s Plan

3. Revisión de los planes por familia de productos:• Supuestos base• Presupuesto de ventas• Restricciones • Escenarios• Toma de Decisiones

4 Análisis de gaps (Business vs Operational Plan) y escenarios de oferta y de demanda (What-if)

Pág.201

4. Análisis de gaps (Business vs Operational Plan) y escenarios de oferta y de demanda (What if)5. Nuevos productos6. Proyectos especiales7. Resumen de acuerdos y tareas8. Críticas al proceso

Presupuesto Meta Financiera Gap Problemas

Proceso S&OP típico

Plan de Demanda Plan de Oferta

Resultados Actuales

Acciones

Pág.202

Page 102: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 102

1. Realizar reuniones habituales y periódicas.2. Deben seguir una Agenda fija y predefinida:

• Revisión de resultados de la reunión anterior, nuevo S&OP, crítica al proceso 3. Debe alimentarse con un forecast de demanda sin restricciones (un baseline forecast, insesgado, debe

alimentar el proceso).

Proceso S&OPRequisitos para un proceso S&OP exitoso

p )4. El proceso debe ser multi funcional.5. Los integrantes deben estar empoderados para tomar decisiones.6. El proceso debe ser disciplinado y no sesgado.7. El proceso debe ser colaborativo y debe buscar el consenso.8. Los planes de demanda y oferta se deben abordar conjuntamente para lograr el balance: NO se pueden

asumir los planes de ventas y de marketing como dados, tanto los planes de oferta como demanda se deben desarrollar concurrentemente. Si no se realiza así, se tienden a ocultar oportunidades de potenciales ingresos por exceso de capacidad de oferta.

9. El proceso se debe medir (exactitud del forecast).

Pág.203

10. Debe ser soportado por tecnología de planificación de oferta-demanda.11. Documentar supuestos (participación de mercado, política de inventarios retail, etc.)12. Debe tener acceso a entradas externas. Ejemplo: información POS13. Debe estar soportado en un Balanced Scorecard

Proceso S&OPModelo de madurez de proceso S&OP de 4 estados

Reuniones informales•Programación esporádica

Proceso desunido

Reuniones formales•Programación habitual

Proceso interfaceado

Reuniones formales•100% atención y participación

Reuniones Event-Driven•Reuniones cuando se detectan

desbalances entre demanda-oferta

Estado 1Proceso marginal

Estado 2Proceso rudimentario

Estado 3Proceso clásico

Estado 4Proceso ideal

Proceso desunido•Planes de demanda separados•Planes de abastecimiento no alineados con planes de demanda

Habilitación tecnológica mínima•Multitud de planillas de cálculo

(Excel)

Proceso interfaceado•Planes de demanda reconciliados•Planes de abastecimiento alineados con planes de demanda

Aplicaciones stand-alone interfaceadas•Sistema stand alone de planificación

demanda•Sistema stand alone APS (advanced

planning and scheduling) •Sistemas interfaceados de una sola

dirección

Proceso integrado•Planes de demanda y abastecimiento

alineados conjuntamente•Colaboración externa con un nº

limitado de proveedores y clientes

Aplicaciones integradas•Sistemas de Demand Planning y

Supply Planning integrados•Información externa traída

manualmente al proceso

Proceso extendido•Planes de demanda y abastecimiento alineados interna y externamente

•Colaboración externa con la mayoría de los proveedores y clientes

Conjunto completo de Tecnologías integradas•Wokbench o Cockpit avanzado•Software colaborativo entre sistema

de planificación demanda-oferta e información externa

Pág.204

Para efectos de benchmarking

Page 103: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 103

Obtener el Line Base Forecast2 Administrar información de eventosY factores causales

3

Proceso Demand PlanningCiclo

AdministrarExcepcionesClasificar Patrones de

Demanda1

Construir el Plan Consensuado

3

Pág.205

Implementar el Plan y Revisar Rendimiento4

Cambios en ciclo de vida de productos(Inicio/fin de demanda)

Desbalances Oferta-Demand(falta/exceso de inventario

Alertas tempranas de demandas anómalas

Proceso Demand PlanningCiclo

AdministrarExcepciones

Cambio significativo en lead time de reposiciónCambios en ROP, ROQ

Eventos operacionales que interrumpen la cadena

Sesgos +/- en forecasting

Alertas tempranas de demandas anómalas

Eventos planificados

Pág.206

Cambos en drivers de la demanda

Page 104: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 104

Formas de organi ar la

Enfoque independiente

Cada Depto. elabora su forecast

DesventajaFalta de integración , coordinación y colaboración

DesventajaFalta de colaboración Ejemplo:

Proceso Demand PlanningOrganización de la función de Forecasting

Formas de organizar la función de forecasting de

demandaEnfoque concentrado

Enfoque negociado

Enfoque consensuado

Se asigna responsabilidad a un Depto

Falta de colaboración. Ejemplo: a) Forecast de operaciones tiende a ser basado en restricciones de capacidad e ignora la demanda de mercadob) Forecast de marketing, sólo considera forecasts de demanday no considera restricciones de capacidad (sistemas deProducción o Logísticos

Cada Depto. elabora su forecast y se negocian

DesventajaFalta de colaboración

Se forma Comité con representantes ventas Ventaja

Pág.207

consensuado (S&OP)

representantes ventas, marketing, operaciones, finanzas

Alta integración , coordinación y colaboraciónResulta en un MEJOR forecast de demanda

Tópicos iniciales de clarificación

1) Base de Clientes: amplia o reducida

2) Estrategia de completación de pedidos (order-fullfilment)Order-to-stock; Order-to-Finish; Make-to-order; Design-to-order

≤ 50 clientes; 50 ≤ clientes ≤ 100; > 100 clientes

Demanda total?, Cuánta historia, nivel de detalle,

Proceso Demand PlanningMetodología

3) Características de los datos

4) Número de forecasts

5) Número de productos nuevos

6) Diferencias geográficas (regionales)

7) Estacionalidad

Nº SKUL, Nº PDV, Nº canales distribución

Demanda total?, Cuánta historia, nivel de detalle, factores causales, etc.

Variaciones de productos, nuevos productos, etc.

Patrones de Demandas por geografía negocio

Existencia de estacionalidad

Pág.208

8) Tendencias

9) Nivel de desarrollo de los sistemas y personas

10) Existencia y rol de presupuesto de ventas

11) Exactitud requerida

Nivel educacional y experiencia; potencia sistemas

Existencia de presupuesto

Existencia de tendencia

Existencia de presupuesto

Page 105: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 105

Definiciones iniciales:

1) Definición y número de familias de productos

2) Políticas S&OP

3) Definir el horizonte de planificación frecuencia de forecasting el “demand time fence” etc

Proceso Demand PlanningMetodología

3) Definir el horizonte de planificación, frecuencia de forecasting, el demand time fence , etc.

4) Definir la política de inventarios y servicio al cliente.

5) Especificar y testear los algoritmos de forecasting.

6) Cuantificar el costo del error de forecasting (de subforcastear, y de sobreforcastear).

7) Análisis FVA: Forecast Value Added.

Pág.209

8) Determinar drivers de la demanda. Especificar el manejo de eventos

9) Políticas de realineamiento entre el forecast operacional y las metas del negocio

10) “Rough cut capacity planning” para 1-2 recursos críticos (por ejemplo: planificar los espacios del Centro de Distribución).

11) Definir Balanced Scorecard para S&OP y DP.

Proceso de planificación de la demandaFlujo

Documentar los supuestos

Revisar los supuestos

Generar el base line forecast

Conciliar el baseline forecast con los

planes de venta por

Comparar los resultados

contra el forecast Business PlanDesarrollar planes

de ventas

Limpieza de HistóricosValores atípicos

Eventos

Pág.210

p pfamilia de producto

Plan de ventas por ítem

de ventas

Ejecución del Plan

Page 106: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 106

Lunes Martes Miércoles

Planners Ingresar eventos:1) De previsión2) Históricos

Generar órdenes de traslado

Generar reposición

Semanas posterioresRoles Jueves Viernes

Generar órdenes de traslado

Generar órdenes de traslado

Generar órdenes de traslado

Recalcular parámetros reposición ROP y ROQ

Proceso Demand and Supply PlanningCalendarización

Operaciones

coordinada

Compradores

Información de Product Managers

traslado traslado traslado

1 2 3 4

Información de eventos

Ejecutar órdenes de traslado

Ejecutar órdenes de traslado

Ejecutar las órdenes de comprasCotizar

Ejecutar órdenes de compras

Ejecutar órdenes de traslado

Generar órdenes de compras

Ejecutar órdenes de traslado

Pág.211

Proceso: Generación de la OfertaMeta de Mejoramiento: Fill Rate de Ventas > X%

1 Reposición sucursales: Iquique, Antofagasta, Calama, Concepción, Los Ángeles, Copiapó, Serena, Viña, Rancagua

2 Reposición sucursales: Concepción, Los Ángeles, Pto. Montt , Castro, Libertad

3 Reposición sucursales: Iquique, Antofagasta, Calama Pta Arenas, Temuco, Talca

4 Reposición sucursales: Copiapó, Serena, Valdivia Pto. Montt

Información de eventosProduct Managers

Mercado Oferta de mercado

11

Unidad de Negocios

Total compañía

Drivers de la Demanda por cada segmento de mercado•Consumo •Demanda Insatisfecha•Precio•Eventos: Retorno al Colegio, promociones, etc.•Circunstancias de los eventos

Proceso Demand PlanningEjemplos

SKU por Cliente

SKU por Cliente y Ubicación

SKU

Tamaño paquete

Modelo / marca

Subfamilia productos

Familia productos

NegociosImpulsores de la

Demanda

Determinación de la Demanda

Algoritmos

Pág.212

Agregación / desagregación del Forecast Drivers de la Demanda

• Definir el nivel de forecasting• Reglas de ajustes de forecasts y asignaciones (bottom-up,

top-down, middle-out),

Page 107: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 107

Total

Proceso Demand PlanningJerarquía de productos

Agregación / desagregación del ForecastBusiness Plan

2

Tamaño paqueteModelo / marca

Subfamilia productos

Familia productos

Unidad de Negocios

compañía

Forecast Operacional (Baseline Forecast))Forecast consensuado

13

Pág.213

SKU por Cliente

SKU por Cliente y Ubicación

SKU

Tamaño paquete

Definir el nivel de forecastingReglas de ajustes de forecasts y asignaciones (bottom-up, top-down)

Impulsores de la Demanda

ConsumosDemanda Insatisfecha

Factores CausalesProyectos

Proceso Demand PlanningEntes involucrados

Manejo de Órdenes•Compra•Traslado

Determinación de la Demanda

Determinación de los inventarios•Stock previsto

•Capacidades transporte, y almacenamiento

Red de Distribución

Pág.214

Segmentación:•Productos

•Proveedores•Usuarios

Determinación de los costos logísticos

UsuariosDemand and Supply Planner

Page 108: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 108

Category ReviewMacro actividades:

Resumen S&OP

Baseline Forecast mediano plazoSplit categoría/segmento/marca/producto EventosFactores Causales

Baseline Forecast corto plazo

Plan de Demanda a medio plazo

EventosFactores Causales

Pág.215

Pág. 215 Split SKU

Factibilización Plan de Demanda Restricciones internas

e tosFactores Causales

Restricciones externas

Fill rateOrden / Línea

Ciclo de caja efectivo a efectivo

Exactitud del Forecast

Tiempo de ciclo del pedido Nivel 0

KPI’s(Key Performance Indicators – Indicadores clave de desempeño)

Dashboard (o panel de control)

Tamaño de los pedidos

Variabilidad de los pedidos

Nº de eventos Nivel 1Drivers de KPI de nivel 0

Disponibilidad Equipos

Eficiencia planta Nivel de utilización planta

y almacénNivel 2Drivers de 2º nivel

Fill RateProveedores

Pág.216

KPI´s:a) 40% en tiempo real (diario ó 7/24) b) 30% semanales y c) 30% mensuales.

Page 109: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 109

Concepto En millones U$S ó % millones U$S Pérdidas/ganancias

millones U$SVentas Totales US$ 100% E 1%

Error de Sub-forecastear

Proceso Demand PlanningVisión multi-dimensional del error

% Error 1%

Monto sub-forecasteado US$ 1 =(1%*100)% ventas perdidas 45%Monto ventas perdidas US$ 0,45 =(45%*1)Mark-up 40%Potencial pérdida de utilidad de ventas perdidas US$ 0,18 =(40%*0,45)% de ventas asociadas 70%Potencial pérdida de utilidad ventas asociadas US$ 0,126 =(40%*0,45*70%)

Pág.217

Aumento % en costos de producción 20%Aumento en costos de producción US$ 0,066 =( (1-0,45)*(1-0,4)*0,2 )Costo despacho como % de las ventas 5%% aumento costo despacho 25%Aumento en costo despacho US$ 0,006875 =((1-0,45)*(0,05)*0,25 )Total pérdidas/ganancias US$ 0,380

Concepto En millones U$S ó % millones U$S Pérdidas/ganancias

millones U$SVentas Totales US$ 100

Error de Sobre-forecastear

Proceso Demand PlanningVisión multi-dimensional del error

% Error 1%

Monto total sobre-forecasteado US$ 1 =(1%*100)Mark-up 40%% vendido con un descuento 30%Monto total de venta con descuento US$ 0,3 =(30%*1)% descuento 40%Potencial pérdida/ganancia de descuento US$ 0,0 = (0,3)*(0,4-0,4)% transferencias para hacer ventas 10%

Pág.218

Costo Transferencias en % 1%Costo total en Transferencias US$ 0,001 = (1*0,1*0,01)Costo obsolescencia US$ 0,42 = (1-0,3)*(1-0,4)% costo en deshacerse de productos obsoletos 1%Costo en deshacerse de productos obsoletos US$ 0,007 = (1-0,3)*(0,01)

Continua…..

Page 110: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 110

Técnica En millones U$S ó %

millones U$S

Pérdidas/gananciasmillones U$S

Costo interés por exceso inventario 5%

Error de Sobre-forecastear

Proceso Demand PlanningVisión multi-dimensional del error

Costo interés por exceso inventario 5%Costo total por exceso de inventarios US$ 0,021 =(1-0,3)*(1-0,4)*(0,05)Costo Bodega como % de la venta 1%Costo total Bodega US$ 0,007 =(1-0,3)*(0,01)Total pérdidas/ganancias US$ 0,456

Pág.219

•Forecast guiado por el Plan de Negocios•Forecast basado solo en despachos históricos•Se tratan todos los productos/clientes forecasteados de la misma forma•No hay jerarquía de forecasts

Estado 1

Proceso Demand PlanningModelo de madurez del proceso de 4 estados

y j q•No hay análisis estadístico de la demanda histórica•No hay entrenamiento para el personal en técnicas de forecasting, y no hay documentación del proceso de forecasting

•Aproximación bottom-up de forecasting•Forecasts basados en demanda ajustada (despachos históricos + ajustes por back-orders)•Jerarquía de forecasting parcialmente definida.•Uso de modelos de series de tiempo para analizar los patrones históricos de demanda.•Se reconocen que los eventos de marketing/promoción pueden impulsar la demanda

Estado 2

Pág.220

Se reconocen que los eventos de marketing/promoción pueden impulsar la demanda.•Uso limitado de herramientas estadísticas para analizar los patrones de demanda.•Reconocimiento de la relación entre forecasting y el plan de negocios, pero el plan tiene precedencia.•Entrenamiento limitado al personal de forecasting, y documentación limitada del proceso de forecasting

Para efectos de benchmarkingContinua

Page 111: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 111

•Aproximación de forecasting bottom-up y top-down•Forecasts basados en demanda ajustada internamente (despachos históricos + ajustes por venta perdida)•Se usa clusterización de productos y clientes, para la importancia del forecasting.•Identificación de categorías de productos que no requieren de forecasting (ítems kanbans, make-to-order, demanda dependiente).

Estado 3

Proceso Demand PlanningModelo de madurez del proceso de 4 estados

g p q q g ( , , p )•Ajustes apropiados de los forecasts, dadas las tendencias de la fuerza de ventas.•Forecasts en diferentes niveles de la jerarquía de forecasting.•Se incorpora forecast cualitativo desde marketing, ventas, y operaciones.•El forecast impulsa al Plan de Negocios•Entrenamiento adecuado al personal de forecasting, y documentación adecuada del proceso de forecasting

•Aproximación de forecasting bottom-up y top-down con reconciliación.•Clientes CPFR, VMI (inventario manejado por proveedor, o manejado en forma conjunta).

Estado 4

Pág.221

Clientes CPFR, VMI (inventario manejado por proveedor, o manejado en forma conjunta).•Se usa completa clusterización de productos y clientes, para el forecasting basado en importancia estratégica.•Reconciliación de forecasting en todos los niveles de la estructura de forecasting.•Para el análisis de los patrones de demanda históricos, uso de series de tiempo y regresiones.•Desarrollo simultáneo de forecasting y planes de negocio, con reconciliación periódica entre ambos.•Ajustes apropiados de los forecasts, dadas las tendencias de la fuerza de ventas.•Entrenamiento permanente en análisis cuantitativo estadístico, cualitativo y comprensión del ambiente del negocio, soporte de la alta gerencia al proceso de forecasting.

Benchmarking Antigüedad de la función de Forecasting

7.4 7 6.9 6.75.9 5.5 5.4 5.3

5678

Años de antigüedad

3.4

1.3

012345

Industria

Pág.222

Page 112: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 112

Benchmarking Número de Planners por empresa

7.8 7.4

5.95.2 5.2

4.2 4 3.6

2.33456789

N° de Planners

1

0123

Industria

Pág.223

Benchmarking Dónde reside la función de forecast

Dónde reside la función de forecasting

6%12%3%

12% Finanzas

Depto. Forecasting

12%

15%25%

15% Logística

Marketing

Operaciones/producción

Ventas

Planificación estratégica

Otros

Pág.224

Page 113: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 113

Benchmarking Nivel educacional para los Planners

Nivel educacional para los Planners

4%3%Instituto Superior 

49%

45%p

Licenciado Universidad (Ingeniería, etc.)

Master 

Ph.D. 

Pág.225

Benchmarking Nivel educacional para los Planners

Nivel educacional para los Planners

4%3%Instituto Superior 

49%

45%p

Licenciado Universidad (Ingeniería, etc.)

Master 

Ph.D. 

Pág.226

Page 114: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 114

Benchmarking Horizonte de Forecasting

Horizonte de Planificación

39%

29%35%

40%

45%

15%17%

29%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

Un mes  Un trimestre  Un año Más de 1 año

Pág.227

Benchmarking Unidades de tiempo de planificación (Time-Buckets)

Time-buckets

50%

60%

11%

41%

15%

24%

8%

0%

25%

25%

50%

0%

18%

35%

24% 24%

0%0%

10%

20%

30%

40%

50%

Resumen industrias

Industria

Retail

Pág.228

Forecasts semanales

Forecasts mensuales

Forecasts trimestrales

Forecasts anuales

Forecasts de más de 1 año

Page 115: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 115

Benchmarking Existencia formal del proceso S&OP

Existencia proceso S&OP

120%

62% 58%67%

20%

38% 42%33%

80%

0%

20%

40%

60%

80%

100%

Todos Industria Consumo masivo

Transporte

No existe S&OP

Sí existe S&OP

Pág.229

Tamaño muestra

% satisfacción % neutral %

insatisfechoTécnica Con Ind Con Ind Con Ind Con Ind

CualitativasExpectativas clientes 69 40 40 57 35 28 25 15

Benchmarking Satisfacción con método de Forecasting

pComité ejecutivo (forecast

consensual)72 38 35 34 36 40 29 26

Composición fuerza ventas 76 41 26 49 24 24 50 27

CuantativasMedia móvil 98 54 39 46 36 30 25 24Alisado exponencial 91 51 70 73 23 25 7 2Box-Jenkins 38 25 42 48 45 36 13 16Descomposición 50 23 62 61 24 35 14 4 Fuente:J Mentzar M Moon

Con: mercados de consumoInd: mercados industriales

Pág.230

Descomposición 50 23 62 61 24 35 14 4Análisis de ciclo de vida 54 28 37 36 48 46 15 18Regresión 80 47 66 68 29 28 5 4Análisis de tendencias 75 46 41 65 44 31 15 4Redes Neuronales 21 9 24 56 62 33 14 11Sistemas expertos 37 16 46 38 49 50 5 12

Fuente:J. Mentzar – M. MoonAño 2005

Page 116: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 116

Benchmarking Participación de mercado de los sistemas de Planificación

Participación de mercado de los sistemas de Planificación

20%18% 17%

15%

20%

25%

Año 2004

8% 7% 7% 6%4% 4%

2% 2% 2% 3%

0%

5%

10%

Pág.231

Año 2004

13. Limitaciones del Proceso Sales and Operations Planning (S&OP)

Pág.232

Page 117: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 117

Brechas en requerimientos de periodicidad del proceso S&OP

Semanal

Gaps en frecuencia de análisis

Ventas Operaciones

Finanzas

MensualMensual

Diario

Pág.233

Mensual

SemanalSemanal

S&OP Mensual

PlanActual Plan

Impacto en el negocio de la baja frecuencia del proceso S&OP

IBP Diario, Semanal, mensual

Actual

Ajuste y alineamiento semanal del Plan de Negocios (Ventas, Operaciones y Finanzas).• Volatilidad de la demanda

• Volatilidad en la oferta

Pág.234

Volatilidad en la oferta• Volatilidad en los costos de entrada

• Respuestas aisladas (no integradas) a la volatilidad• Largos tiempos de respuesta a la volatilidad• Supuestos de relaciones lineales

Page 118: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 118

Brechas de datos usados en el proceso S&OP

Categoría de dato % de empresas que usan el dato

% de empresas que requieren usar el dato Gap en datos

Demanda del cliente / consumidor 48% 86% 38%Restricción de capacidad de distribución 21% 57% 36%Restricciones de transporte 22% 56% 34%Eventos y factores causales 22% 47% 25%Costos 46% 69% 23%Restricción de materiales (ítems de abastecimiento) 46% 67% 21%Información agregada de ventas de la industria 17% 38% 21%Restricción de capacidad de producción 56% 77% 21%

Fuente: • AberdeenGroup July 2006

Pág.235

AberdeenGroup, July 2006• Encuesta realizada a 140 empresas en los sectores aeroespacial, ropa, de automotriz productos químicos, electrónicos, bienes de consumo (11%), alimento /

bebida (10%), industrial, fabricación de equipo (10%), y otras industrias.• 59% de los participantes de USA, 18% de Europa, 11% de Asia/Pacífico.• Encuestas realizadas en los meses de Junio-Julio del año 2006, vía web con apoyo telefónico.

Brechas de análisis en el proceso S&OP

% de empresas que realizan un balanceo Demanda – Oferta basado en Utilidades

5%6%

9%

12%

Lo tiene implementado

El 83% de las empresas señalan que sus procesos, datos y tecnologías no permiten realizar un proceso S&OP que se oriente al Demand Management (Demand Shaping)

68%

Intentó pero falló debido a alguna razón

No lo tiene

No tiene suficientes datos

Lo está implementando

Fuente:

Pág.236

• AberdeenGroup, July 2006• Encuesta realizada a 140 empresas en los sectores aeroespacial, ropa, de automotriz productos químicos, electrónicos,

bienes de consumo (11%), alimento / bebida (10%), industrial, fabricación de equipo (10%), y otras industrias.• 59% de los participantes de USA, 18% de Europa, 11% de Asia/Pacífico.• Encuestas realizadas en los meses de Junio-Julio del año 2006, vía web con apoyo telefónico.

Page 119: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 119

Proceso típico S&OP mensual

Presupuesto Meta Financiera

Sistemas de Presupuestación

Brechas de sistemas: Situación típica S&OP a nivel tecnológico en las empresas

Plan de Demanda Plan de Oferta

Sistemas de Planificación para el Supply Chain

Pág.237

Resultados Actuales

Sistemas de Ejecución ERP

DESARROLLO SOBRE ERP (Sap, Baan, etc.)

DESARROLLO SOBRE ERP (Sap, Baan, etc.)

14. Proceso IBP (IntegratedBusiness Planning)

Pág.238

IBP = Proceso S&OP Versión 2.0 = Profit Sales and Operations

Planning (PS&OP)

Page 120: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 120

Definición del Gartner (www.gartner.com ):

"Un conjunto de procesos, sistemas y competencias que conforman la capacidad de modelamiento y

¿Qué es Integrated Business Planning?

j p , y p q p yalineamiento estratégico pendiente o faltante en los procesos de coordinación de operaciones y ventas (S&OP) tradicionalmente enfocados en las operaciones. La planificación Integrada de Negocios (IBP) reúne el gerenciamiento del desempeño corporativo con el proceso S&OP, agregando la capacidad de hacer análisis y modelamiento estratégico y financiero”.

IBP: El concepto de Integrated Business Planning surgió en el año 1996 en la Universidad de Massachusetts, USA.

Pág.239

Presupuesto Meta Financiera Gap

Visión tecnológica del proceso IBP con un software avanzado

Riesgos

Sistemas de Presupuestación Soluciones del tipo Integrated Business Planner

Plan de Demanda Plan de Oferta

Plan Financiero Análisis causa-efecto

Acciones para lograr la Meta

Análisis holístico del i t

Sistemas de Planificación para el Supply Chain

Pág.240

Resultados Actuales

impacto

Plan RedefinidoAlineamiento

Sistemas de Ejecución ERP

Page 121: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 121

Carga Plan Financiero Mensual

Conversión a metas semanales

Carga el Plan de Carga el Plan de PublicaPlIB

P

01 02

03 04

12 13

Proceso IBP semanal con responsabilidades por Rol

gDemanda

gOferta

Crea Plan Financiero

Establece Restricciones

Identifica Gaps

Análisis Causa Efecto

Opciones & Acciones Meta

Análisis holístico del impacto

Plan Refinado

Finaliza Plan

Líde

r su

ario

05 06

07 08 09 10

Pág.241

Gaps Causa Efecto Acciones Meta del impacto

Tom

ador

de

decis

ión

U

11

Pasos que No son Pasos que No son obligatorios a nivel obligatorios a nivel

semanalsemanal

Revisa Opciones y Resultados

Pasos que son Pasos que son obligatorios a nivel obligatorios a nivel

semanalsemanal

• Desconexión en el tiempo entre el S&OP y las Finanzas

Planificación S&OPDecisión

Fin delPeríodo

Aprender, adaptar, re-planificar

Proceso IBP: Medición del impacto financiero

PlanificaciónS&OP

Ejecución Impacto Financiero

S&OP y Planificación Financiera

Escenarios futuros de alta

exactitud

Integrated Business Planning

Pág.242

“Cierre de lazo” en elaprendizaje

Aplicar el aprendizajeen los siguientes escenarios futuros

exactitud

Decisión

Ejecución

Fin delPeríodo

Page 122: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 122

Reunión de IBP: Agenda

1. Revisión de la agenda anterior2. Revisión de los resultados:

• Ventas v/s Forecast• Producción v/s Plan• Inventarios v/s Plan

3. Revisión de los planes por familia de productos:• Supuestos base• Presupuesto de ventas• Restricciones • Escenarios• Toma de Decisiones

4 A áli i d (B i O ti l Pl ) i d f t d d d (Wh t if)

Mejora relevante del IBPrespecto al S&OP

Pág.243

4. Análisis de gaps (Business vs Operational Plan) y escenarios de oferta y de demanda (What-if)5. Nuevos productos6. Proyectos especiales7. Resumen de acuerdos y tareas8. Críticas al proceso

Proceso Mensual Proceso Semanal

Revenue Management

Enfoque típico S&OP Nuevo Enfoque: IBP

Mejoras del proceso IBP respecto al S&OP

Profit based supplydemand balancing

Se asume la demanda Se modifica la demanda (Demand Shaping)

Escenarios de demandaUpside

Downside

Forecast también se expresa en Ingresos y

No se manejan escenarios de demanda

Revenue Management

Forecast en unidades

Strategic Pricing

Pág.244

expresa en Ingresos y Utilidades

Optimización de la cadenaEscenarios de Oferta

No se manejan escenarios de oferta

Forecast en unidades

Page 123: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 123

S&OP IBP

1 2

Estrategia de la empresa Alineado en forma explícita y cuantitativamente con la estrategia.

S&OP no está explícitamente alineado con la estrategia de la empresa.

S&OP versus IBP

Optimización

Integración financiera

Función de optimización de maximización de utilidades (u otra).

No asegura el mejor resultado financiero.

Integración de compras, conversión, inventarios, ventas y finanzas.

Típicamente los análisis son secuenciales y están basados en supuestos desactualizados.

Agilidad del procesoGran facilidad para realizar simulaciones del tipo “what-if”, previo, durante y posterior a las reuniones del S&OP.

Dificultad en poder adaptarse a la dinámica del mercado.

Pág.245

Frecuencia del procesoEn base a una segmentación de productos, definir ciclos de planificación diarios, semanales y mensuales.

Típicamente Planificación mensual, y manejo de período congelado.

Unidad de análisis Es posible llegar hasta el SKU-Cliente.Típicamente a nivel de familias de productos.

S&OP IBP

1 2

Supply PlanningModelamiento multinivel (multi-echelon) de los inventarios, es decir, optimización de la cadena completa).

La planificación de inventarios es típicamente nivel por nivel (ROP y EOQ).

S&OP versus IBP

Pág.246

Page 124: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 124

Modelamiento en IBP

VENTAS$ / Caja

NUT 40

COMPRASPrecio$/Lb

DisponibilidadLb /período

Chocolate 2,0 12.000

PRODUCCIÓNNUT MEGA

Chocolate 4,0 Lbs 6,0 Lbs

COSTOSM/O

Directa 250 $ / Hora

CostoVariable 2,0 $ / Caja

Pág.247

MEGA 30Azúcar 1,0 6.000

Nueces 3,0 8.000

Azúcar 2,0 Lbs 4,0 Lbs

Nueces 4,0 Lbs 0 Lbs

Tasa de producción

100cajas / Hr

125cajas / Hr

Capacidad 40 Hr Maq / Semana

CostoFijo 2.000 $ / Semana

Determinar:• Mix óptimo de producto para maximizar la utilidad• Cuellos de botella para aumentar la utilidad• Posibles líneas de acción

• Buscar nuevos proveedores• Ampliar capacidad de producción• Desarrollo de nuevos productos

1. Definir modelo 2. Construir y validar el modelo IBP

3. Análisis & colaboración 4. Entrega, desarrollo & entrenamiento

Aproximación metodológica

• Objetivos y alcances del modelo

• Requerimientos de datos• Prioridades en la construcción

del modelo y secuencia.

• Diagrama de flujo del proceso• Modelamiento financiero• Entrada de datos• Validación

• Definición de escenarios y análisis

• Análisis en el equipo• Comparación de escenarios

• Recomendaciones al cliente• Transición en la herramienta• Entrenamiento• Documentación• Seguimiento del proyecto y

análisis (a medida que se requiera).

Construcción del modelo: 2-5 meses (función del alcance y calidad de los datos)

Pág.248

+Determinación de los escenarios y mejores cambios en el negocio: 1-3 meses

TOTAL: 5-8 meses

Page 125: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 125

La vista de nombre “C t” t

El caso base se valida con los resultados actuales

Calibración del modelo

“Current” muestra un modelo P&L para

representar la situación actual El “Base Case”

muestra el P&L obtenida de la Contabilidad (fuente

independiente). La validación consiste en

reconciliar estos números, demostrando que el

modelo representa las condiciones

operacionales y

Son esperables pequeñas varianzas que reflejan la incapacidad de reflejar la actividad histórica de la empresa con una precisión del 100%.

Pág.249

p yfinancieras.

Proprietary and Confidential249

Modelamiento

Mix de Productos 1

Compras 2

Modelo

Producción

Centros de Distribución / Transporte /

Clientes

5Inventarios

4

6

3

5

Pág.250

Costos/Finanzas 7

Page 126: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 126

Organización de un proyecto IBP

Gerente GeneralEquipo de Proyecto

Comercial Finanzas Operaciones / Logística

R t i i

Master Planner

R t i iR t i i

Plan Estratégico + Business Plan

Pág.251

RestriccionesMetas Típicamente: Gerencia de Supply Chain

RestriccionesMetas

RestriccionesMetas

TI

15. Inventarios

Pág.252

Page 127: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 127

¿Por qué tener stocks?

• La brecha en el tiempo de entrega:

Adquisiciones EntregaManufactura

Logistic Lead-Time

Tiempo requerido por la orden de cliente

Pág.253

Brecha en el tiempo de entrega: - Reducción de tiempos de ciclo- Obliga a tener stocks

VariabilidadesEconomías de escalaForward buying

Síntomas de una gestión pobre de inventarios

Alto número de pedidos canceladosGran número de pedidos pendientes de servir (back orders ó retro órdenes)Incremento de la inversión en los inventarios, manteniéndose constante el % depedidos pendientes o incompletospedidos pendientes o incompletosDeterioro de la relación con los clientes, ya sea por el incremento de la comprasanuladas, disminución de los pedidos, o pérdida de los clientes.Escasez periódica de espacio suficiente para almacenar los inventariosAlta varianza en la rotación de los inventarios, en los ítems principales

Pág.254

Page 128: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 128

Algunas maneras de mejorar los inventarios

Clusterización de los ítemsPlanificación multi nivel de los inventariosDisminuir los tiempos de cicloEliminación/reducción de los ítems de baja rotación y/o de los ítems obsoletosEliminación/reducción de los ítems de baja rotación, y/o de los ítems obsoletosAnálisis de los tamaños de las unidades de ventas, y de la estructura dedescuentosExamen de los procedimientos de logística inversaMejora en los procedimientos y mecanismos de sustitución de productosInstalación de sistemas de reposición automáticaMedición de Fill Rates a nivel de SKUsAnálisis de las características de la demanda

Pág.255

Desarrollo de un plan formal de ventas y abastecimiento

16. Errores más frecuentes en la gestión de Inventarios

Pág.256

Page 129: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 129

1) La estimación de la Demanda se realiza con un único método

• Esto es muy riesgoso, porque los patrones del consumo varían significativamente según la etapa en el ciclo de vida de los SKU’s, y

• La técnica de estimación para un ítem de baja variabilidad, en la mitad de su ciclo de vida, debe ser diferente al de ítems de alta variabilidad, e ítems de corta vida útil.,

• Los productos nuevos sin datos de consumo histórico, requieren de técnicas especiales• Un algoritmo estándar de estimación, aplicado a un ítem de corta vida útil, puede significar la

pérdida de oportunidades de ventas• Los SKU’s que son parte de campañas (cambios por mejoras) y promociones (descuentos por

sobre stock, penetración de mercado) requieren de técnicas causales para aislar los efectos, y a su vez entender los efectos de “canibalización” (disminución brusca) de los ítems no promocionados

Pág.257

CantidadConsumida

1) La estimación de la Demanda se realiza con un único método

Días desde l i t

Pág.258

Item de corta vida útilAlta variabilidadBaja variabilidad

lanzamiento

Page 130: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 130

2) La limpieza de los datos se realiza deficientemente

• Se debe distinguir entre los cambios sistemáticos del consumo versus los aleatorios (ruido)• Antes de aplicar el módulo de estimación, se debe estar seguro que los datos están limpios de

valores atípicos• Fuentes de distorsión de la demanda: actividades de promociones, campañas, errores en el ingreso

de datos, devoluciones inusuales de clientes, no limpieza de los backlogs muy antiguos, fallas en el sistema informático. Es esencial aislar estos efectos.

• Para ítems estacionales, la limpieza del consumo también impacta en la exactitud del perfil estacional.

Pág.259

Nivel de ServicioDías de Inventario

2) La limpieza de los datos se realiza deficientemente

Sin limpieza de consumo

Sin limpieza de consumo

Con limpieza de consumo

Con limpieza de consumo

Pág.260

•También se deben “limpiar” los lead times de los proveedores. Por ejemplo: un lead time muy largo enuna ocasión, debe ser limpiado para no distorsionar la estimación del lead time usado en los cálculos de reposición.

Page 131: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 131

3) La eficiencia computacional no es una consideración importante

• El tiempo de procesamiento por SKU es pequeño, pero dada la explosión de SKU’s, el tiempo total de procesamiento puede ser alto

• También a medida que aumenta el número de puntos de distribución (bodegas) aumenta fuertemente el tiempo de proceso.

Tiempo deprocesamiento

Pág.261

Número de SKU’sEscala logarítmica

4) La metodología de reposición es la misma para todos los SKU’s

• Típicamente se utiliza un modelo de “reponer a X veces la Demanda”:– Estos puntos se determinan subjetivamente– Y no se consideran factores tales como: lead time, variabilidad del lead time, servicio al cliente

deseado, variabilidad del consumo, velocidad del consumo (rotación), impactos temporales en el cons mo (e entos promocionales etc)consumo (eventos promocionales, etc)

• Factores que deben ser considerados:– Inductores de la Demanda– Estrategia de servicio diferenciado a los SKU’s: segmentar los ítems con diferentes niveles de

servicio.• Ejemplo: otorgar un nivel de servicio más alto a los productos de alto volumen y baja

variabilidad, y un nivel de servicio bajo a los de bajo volumen y alta variabilidad.

Pág.262

Page 132: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 132

– Estrategia de servicio diferenciado a los clientes: otorgar un mejor servicio a los clientes más rentables y estratégicos

– Criticidad del producto en el negocio• Un ítem de alta criticidad es aquel cuyo costo de quiebre de stock es muy alto (máquina

d t id )

4) La metodología de reposición es la misma para todos los SKU’s

detenida).– Disponibilidad de un mecanismo de emergencia en quiebres de stock:

• Un SKU puede tener un alto costo de quiebre de stock, pero puede ser relativamente rápido y barato de despachar de una ubicación diferente en la red. En este caso, una bodega central puede tener un stock de seguridad consolidado para despachos de emergencia.

– También se pueden centralizar los ítems de baja-media rotación, y los ítems de alto costo.

Pág.263

5) De acuerdo a la clase de rotación, se establece el mismo nivel de servicio para todos los ítems de cada grupo de la clase

• Esto sería válido si: todos los ítems de cada grupo tienen el mismo costo de adquisición, igual costo de inventario, iguales márgenes de ventas.

• Dado que existen variaciones significativas en costos y en márgenes, los niveles de servicio deben considerar las clases de rotación, margen (comercial) y costos

• Así también, debe establecerse la variabilidad como medida de complejidad (inductor de costos logísticos)

Pág.264

Page 133: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 133

6) Se ignoran las conversiones de las unidades de producto a través de la cadena logística

• Cada miembro de la cadena requiere proyectar su Demanda en su unidad de medida más usable y económica. Las unidades de medida van cambiando en la cadena

• Las conversiones de unidades de productos se deben realizar automáticamente en el sistema• Deben considerarse los embalajes mínimos de los ítems de bajo costo.Deben considerarse los embalajes mínimos de los ítems de bajo costo.

Pág.265

7) Se ignora el “efecto látigo” (bullwhip effect) o se maneja incorrectamente

• Efecto látigo: Consiste en la distorsión de la Demanda a medida que se transmite hacia atrás en la cadena logística:

–Un cambio relativamente pequeño del consumo de los consumidores puede ocasionar cambios en las etapas anteriores de los niveles de inventario que superan con mucho la magnitud del cambio a nivel del consumidornivel del consumidor.

• Ocurre en los sistemas de distribución ....Bodega del proveedor

Bodega del retail

Centro de Distribución regional

Inventario en múltiples ubicaciones

Pág.266

Bodega del retail

Consumidor

Page 134: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 134

Pedido Bodega Pro eedor

7) Se ignora el “efecto látigo” (bullwhip effect) o se maneja incorrectamente

Pedido Bodega Retail

Proveedor

Pág.267

• Ejemplo: – Políticas de servicio:

• En Bodega Retail: mantener un inventario equivalente 3 semanas• B.Central: mantener un inventario equivalente 8 semanas

7) Se ignora el “efecto látigo” (bullwhip effect) o se maneja incorrectamente

q• En B. Proveedor: Mantener un inventario equivalente 12 semanas

– Por alguna razón (promoción) el consumo en la B. Retail aumenta en el último mes en un 10% en relación al mes anterior

– Si todos desean mantener el nivel de servicio (en semanas de consumo), las órdenes son las siguientes:

• C: consumo mes anterior• Stock de Seguridad Retail = C * (3) / (52/12) = C * 36/52 = C * 9/13• Reposición mensual Retail = C * (1 + 0,1 + 0,1*(9/13) ) = C * 1,1692

Pág.268

– aumenta en un 16,92%

Page 135: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 135

• Stock de Seguridad B.Central = C * (8) / (52/12) = C * 24/13• Reposición mensual B.Central= C * (1 + 0,1692 + 0,1692*(24/13) ) = C * 1,4816

– aumenta en un 48,16%• Stock de Seguridad B. Proveedor a = C * (12) / (52/12) = C * 36/13

7) Se ignora el “efecto látigo” (bullwhip effect) o se maneja incorrectamente

g ( ) ( )• Reposición B.Fábrica= C * (1 + 0,4816 + 0,4816*(36/13) ) = C * 2,8153

– aumenta en un 181,53%• ¡¡Un aumento en el consumo del 10% ha significado un aumento en los inventarios en el Proveedor

de 181%!!• ¡¡En la cadena logística, cuanto mayor es el número de bodegas, y cuanto más extensos son los

tiempos de entrega, mayores son las fluctuaciones!!

Pág.269

• Causas:– Cada empresa maneja su Demanda independiente en la cadena– Manejo de lotes de pedidos (consolidaciones de camiones)– Reacciones a variaciones de precio

Q i b d t k

7) Se ignora el “efecto látigo” (bullwhip effect) o se maneja incorrectamente

– Quiebres de stock– Demora en la iniciación de los pedidos– Demora en la reposición de stocks

• Formas de combatir el efecto látigo:– Control centralizado del inventario– Compartir la Demanda, desde el punto más cercano al consumidor hacia atrás en la cadena– Reducir los tiempos de ciclo – Pedidos en forma electrónica – Combinar en forma económica varias reposiciones pequeñas desde varios proveedores (para

Pág.270

p p q p (pvarios clientes)

• Cargas mixtas en transporte (reducir cargas completas de un producto)– Evitar cambios frecuentes en los precios.

Page 136: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 136

8) Cálculo y uso incorrecto de la Demanda (forecasts)

• Manejo incorrecto: la Demanda de los próximos 6 meses: se calcula: Demanda mes actual * 6• La Demanda debe se dependiente de la fecha (día, o semana, o mes del año)• Se deben modelar las tendencias y estacionalidades (mensuales)• Se deben considerar los eventos especiales que afectan la Demanda:Se deben considerar los eventos especiales que afectan la Demanda:

– promociones, compras especiales, introducciones de ítems nuevos (campañas), nuevos clientes– las estimaciones de estos eventos deben incorporar tanto los datos históricos como factores

externos

Pág.271

9) No se consideran oportunidades de beneficios en el lado de la compra

• Típicamente sólo se considera el “lado de ventas” en la reposición. Sin embargo, también se deben considerar las oportunidades económicas de compras:

–descuentos, condiciones de pago más favorables–“Forward buying” (compras anticipadas)–Se justifica en los casos en que el costo de inventario es inferior al ahorro en costo de compra–Muy aplicable en negocios con bajos márgenes o márgenes decrecientes

Pág.272

Page 137: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 137

10) Las métricas de control de gestión se mantienen pobremente

• Para seguir el rendimiento de la Demanda se requiere de métricas exactas y a tiempo. Los datos vitales son:

–Lead time en la cadena–Proveedores: % pedidos completos entregados a tiempo–Quiebres de Stock para los ítems demandados–Nivel de Servicio para los ítems demandados–Rotación del inventario

Pág.273

17. Aspectos tácticos en la gestión de Inventarios

Pág.274

Page 138: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 138

Aspectos tácticos Inventarios

1. El objetivo de optimización es el Costo Total – Componentes claves del costo (no siempre están todos presentes):

• Precio neto• Transporte • Costo de mantener inventario:

– Costo de capital del Inventario– Bodegas: manipulación y almacenamiento– Obsolescencia y deterioro físico

• Movimiento de materiales• Costo demanda insatisfecha (costo ventas perdidas + costo back order)

2. Transparencia de la información en la cadena – Las Demandas se deben compartir en toda la cadena

Pág.275

p– También se debe compartir información de las programaciones de reposición– Se deben reducir los tiempos de ciclo

• Alta frecuencia en la ejecución del Sistema de Reposición de Stocks. Frecuencia: 1-2 veces/semana

• Transmisión electrónica de las órdenes de reposición

3. Se usan modelos multi etapas de gestión de inventarios– Se optimiza simultáneamente a todos los miembros de la cadena

4. Las estrategias de reposición PULL se prefieren a las PUSH – Se deben usar señales de Demanda lo más cerca posible del cliente final.– La Demanda del cliente final arrastra los inventarios de las bodegas de faenas, las cuales

t l i ió d l b d t l l l t l l

Aspectos tácticos Inventarios

arrastran la reposición de las bodegas centrales, las cuales arrastran a las compras a los proveedores

– Se deben manejar en forma automática las conversiones de las unidades de medida en la cadena

– Sólo se acepta PUSH para introducir productos nuevos5. Se consideran todos los drivers de la demanda

– Consumo y lead times– Variabilidad del consumo

Variabilidad de los lead time

Pág.276

– Variabilidad de los lead time– Criticidad de los ítems (costo del quiebre de stock)– Precios y cambios de precios– Eventos futuros: promociones, markdowns, cambios en layout en góndola– Programas de marketing– Nivel de Servicio

Page 139: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 139

6. Discriminación de productos y clientes– Discriminación de productos en base a diferentes criterios:

Clase Concepto

Rotación Cantidad vendida en PDV o despachada en CD en 5 segmentos:

Aspectos tácticos Inventarios

Rotación Cantidad vendida en PDV o despachada en CD, en 5 segmentos:•A+•A•B•C•D

Margen (Precio-Costo)* Cantidad, en 3 segmentos:•Alto Margen

Pág.277

•Medio Margen•Bajo Margen

Variabilidad (Desviación estándar / valor medio), en 3-4 segmentos•Baja Variabilidad •Media Variabilidad•Alta Variabilidad

Criticidad en el Negocio

Antigüedad Frecuencia

Aspectos tácticos Inventarios

Variables de Clusterización:

gdel consumo

Variabilidad del tiempo entre

Variabilidad del Consumo Precio de Costo

Frecuencia de Consumo

Lead time

100% del Item Master

Ventas

Márgenes

Pág.278

del tiempo entre consumos

Proveedor Nacional oExtranjero

Lead time de reposición

En base a los clusters se define

1. La estrategia de inventarios2. El Nivel de inventarios3. La Localización de inventarios4. La Arquitectura de distribución

Clusterización

1. Dinámica2. Periódica

Page 140: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 140

• Discriminación de productos en base a la variabilidad: • Items de baja variabilidad y alto volumen: Nivel de Servicio más alto: 95% • Ítems de baja variabilidad y bajo volumen: Nivel de Servicio alto: 90%• Ítems de alta variabilidad y alto volumen: Nivel de Servicio bajo: 80%

Í d l i bilid d b j l Ni l d S i i á b j 60%

Aspectos tácticos Inventarios

• Ítems de alta variabilidad y bajo volumen: Nivel de Servicio más bajo: 60%

• Discriminación de productos en base a la rentabilidad (negocio comercial):

Reducir costos(1)

Proveer alta disponibilidad (2)

Revisar (3) Entrega JIT (4)

Volumenpor SKU

Bajo

Alto

Pág.279

AltoBajo

Margen de contribución por SKU

7. Simplificar el diseño de la red de Distribución:– El costo de un sistema logístico es generalmente proporcional al número de movimientos de los

productos. Cada vez que un ítem es bajado, almacenado y pickeado nuevamente, contribuye enormemente al costo!. No deben existir contraflujos en la red

Aspectos tácticos Inventarios

– No deben existir contraflujos en la red – Los traspasos entre Bodegas de Terreno deben ser excepciones

Bodega CentralBodega Central

CD 8CD 8 CD 1CD 1 CD 2CD 2

CD 7CD 7 CD 3CD 3

Pág.280

Bodega CentralBodega Central CD 3CD 3

CD 6CD 6 CD 5CD 5 CD 4CD 4

Page 141: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 141

8. Se deben modelar explícitamente los efectos de interacción entre ítems diferentes• Items relacionados:

– Items complementarios: el aumento de la demanda de un ítem significa el aumento de la demanda de los ítems relacionadosItems substitutos: el efecto contrario para los ítems que compiten entre sí

Aspectos tácticos Inventarios

– Items substitutos: el efecto contrario para los ítems que compiten entre sí

9. Reducción y estandarización de materias primas e insumos. Postponement• Menos SKUs• Menos proveedores• Make-to-finish cuando llega el pedido

Pág.281

18. Modelos Clásicos de Inventarios

Pág.282

Page 142: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 142

Proveedor

Lead Time

Modelo Clásico de Inventarios

Centro de Distribución

Retailers

Lead Time

Lead Time

Pág.283

Consumidor

unidades

Bajo certidumbre:

Comportamiento de los stocks

STOCK MEDIO = Q/2

LOTE DE COMPRA

días

STOCK MEDIO

Pág.284

Supuestos:• Demanda constante• Tiempo de entrega constante• Lote de compra constante

Page 143: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 143

Modelo más básico de inventarios (“stock to demand”)

Stock máximo = x semanas de ventasÓStock máximo = máximo (factor * x semanas de Ventas; UME)

factor: promociones; UME: unidad mínima de exhibiciónp ;

– Y no se consideran factores tales como: lead time, variabilidad del lead time, servicio al cliente deseado, variabilidad del consumo, velocidad del consumo (rotación), costo del ítem, etc.

Pág.285

unidades

Bajo incertidumbre:

Comportamiento de los stocks

STOCK MEDIO = Q/2 + SS

Q: LOTE DE COMPRA

STOCK MEDIO

STOCK DE SEGURIDAD

Pág.286

Supuestos:• Demanda variable• Tiempo de entrega variable• Lote de compra constante o variable

SEGURIDAD

días

Page 144: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 144

Gestión de inventarios (ROP; EOQ)

• Punto de Reorden (ROP) en un ambiente de incertidumbre, tanto en la demanda comoen el lead-time:

ROP = ∑ d {durante Lt+R } +K *√ ( Sd² + d² * SLt² / Lt) *√ (Lt + R)∑ { } √ ( / ) √ ( )

Se repone si: Stock previsto < ROPCantidad a reponer: máximo ( EOQ ; ROP – stock previsto )

• d: forecast de la demanda• K: constante dada por el Nivel de Servicio establecido• R: período de reposición• Lt: lead time de reposición• Sd : desviación estándar de la demanda• SLt : desviación estándar del lead time de reposición

Pág.287

• SLt : desviación estándar del lead time de reposición• √: Raíz cuadrada

Cantidad a Comprar que minimiza la suma de 2 Costos:– Costo de mantener inventario + Costo de Orden

2 * D * REOQ

Gestión de inventarios (ROP; EOQ)

EOQ = -----------------C * i

D: demanda del ítem por unidad de tiempo;R: costo de la orden;C: costo del ítem; i: tasa de interés por unidad de tiempo;

El número de pedidos en el año: No = D / EOQ

Pág.288

ú o d p d do a o o / OQLa frecuencia de compras en días = 365/No

Page 145: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 145

Tipo de Nivel de Servicio Ítems y algoritmos Observaciones

Probabilidad (P1) de que no hay quiebre de

Donde quiebre de stock se define como la ocasión en que el stock previsto cae a nivel cero

Si un ítem se compra 20 veces/año, y su P1 = 90%⇒ N° quiebres al año: 0.1 * 20 = 2 quiebres/año

Tipos de Nivel de Servicio

stock en el ciclo de reposición De tabla de distribución normal, con P1 se obtiene k

Si un ítem se compra 1 vez/año, y su P1 = 90%⇒ N° quiebres al año: 0.1 * 1 = 0.1 quiebres/año, o de otra forma: 1 quiebre/10 años

Fracción de la demanda (P2: Fill Rate) que se satisface desde la bodega

El Fill Rate es la fracción de la demanda del cliente que satisface sin backorder ni venta perdida

Donde G (k) = (1 – P2 ) * Q / σlt ; de tabla de distribución normal con G (k) se obtiene k

Donde Q y σlt deben estar en la misma base de tiempo. Si se llevan a una base semanal, y suponiendo que no hay variabilidad del lead time:

( P2 ) Fill Rate requerido: 99%Semanas por mes: 52/12 = 4.3Q semanal: 29.3 (demanda semanal)Período de compra: 8.6 semanasTiempo de ciclo proveedor: 10 semanasDesviación estándar mensual de la demanda: 125Entonces:G (k) = (1 - 0.99) * (29.3 * 8.6) / (125 / RAIZ(4.3) * RAIZ (10 + 8.6))

Pág.289

σlt = (Desviación std mensual de la demanda) / Raiz (semanas por mes) * RAIZ (Tiempo de ciclo proveedor + Período de compra )Q = demanda semanal * Período de compraDado G(k), de tabla (o planilla Excel) se obtiene k.

( ) ( ) ( ) ( ( ) ( ))= 0.0097Con lo cual, dado G (k) = 0.0097, de tabla se obtiene: k = 1.95

Cálculo del Nivel de Servicio real (tipo P2)

Línea de pedido 1 Línea de pedido 2 Línea de pedido 3 Línea de pedido 4 Línea de pedido 5 Línea de pedido 6

Consumo 100 0 1000 10 5 1

Demanda Insatisfecha 100 10 0 6 0 1Demanda Insatisfecha 100 10 0 6 0 1

Fill Rate =100/(100+100) = 0,5 0/10=0 1000/1000 = 1 10/(10+6) = 0,625 5/5 = 1 1/(1+1) = 0,5

Entonces:

“Nivel de Servicio P2, real” = (0,5+0+1+0,625+1+0,5)/6 = 60,42%

Pág.290

Page 146: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 146

Formas de mejorar el Nivel de Servicio, sin aumentar los inventarios

Centro de Distribución

1) Cross filling de pedidos: permitir los traspasos entre sucursales, bodegas, faenas:

Fill Rate resultante en S2 = ( 1 – (0,2)*(0,2)*(0,2) )= 99,2%

1) Cross filling beneficia fuertemente a los ítems con

En Sucursal 1, Nivel de ServicioFill Rate = 80%

Puntos de Ventas o Sucursales o Faenas

En S2, Nivel de ServicioFill Rate = 80%

En S3, Nivel de ServicioFill Rate = 80%

Fill Rates bajos (ítems C)

2) Usar en bodegas que se encuentran próximas. El algoritmoPuede ser:a) Si no se completa el pedido en la bodegab) Tratar de completar el pedido con la bodega más cercanac) Y así sucesivamente, hasta satisfacer la demanda

3) Requiere de transporte rápido, y del menor costo posible

4) Válid ít t d i b d t k l

Pág.291

4) Válido en ítems cuyo costo de quiebre de stock es mayor al Costo de transporte de emergencia.

2) Manejo de ítems sustitutos.

Selección de ítems para cross filling

Ejemplo de ítem:Supongamos 3 bodegas, con la misma demandaCosto ítem = 200 US$/unidadCosto anual de mantener inventario = 25%Costo de línea de pedir = 10 US$ / línea OCLead time + R (período de revisión) = 6 semanasP b bilid d d t t k d t l i l d 6 95%

Centro de Distribución

Probabilidad de estar en stock durante el ciclo de 6 semanas = 95%Costo estimado de demanda insatisfecha = 2 US$/unidad no satisfecha desde ubicación primaria, donde del 100% de la demanda insatisfecha viene de:

25% venta perdida75% back order

Forecast de demanda semanal = 68 unidades/semanaDesviación std de la demanda semanal = 7 unidades/semanaSuponiendo desviación std del lead time = 0Entonces:Dado P1 = 95%, entonces de tabla, K (factor de seguridad) = 1,65 SS = K * Desvstd (d) * Raiz (Lt+R) = 1,65 * 7 * Raiz (6) = 28,29 unidadesEOQ = Raiz (2*52*¨68*10/(200*25%)) = 37.6

Puntos de Ventas o Sucursales o Faenas

Costo transporte entre Sucursales o Faenas:10 $/viaje

Pág.292

Costo anual sin cross filling = costo de pedir + costo de mantener inventario + costo de quiebre stock + costo de transporte Costo anual de quiebre = (Demanda anual / EOQ) * (costo quiebre/unidad) * (1 – P2) * EOQ

= (Demanda anual / EOQ) * (costo quiebre/unidad) * Gk * Desvstd (d) * Raiz (Lt+R) De tabla normal, dado P1 = 95%, se obtiene Gk = 0,02064Costo anual sin cross filling = 3* ((52*68/37.6)*10 + (28,29 + 37.6/2)*25% + (52*68/37,6) * (2) * 0,02064 * 7 * Raiz (6) + 0)

= 1.019 US$/año

Costo anual con cross filling = ¿?

Page 147: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 147

Efecto portafolio o de consolidación en los inventariosEfecto portafolio o de consolidación en los inventarios

Curva Inventario - Demanda para las bodegas existentes(Curva en una divisa)

Curva Inventario - Demanda para las bodegas existentes(Curva en pesos chilenos)

Curva Inventario-Demanda

y = 5772,8x0,5184

R2 = 0,7086

0

200

400

600

800

1.000

1.200

0 5.000 10.000 15.000

Mill

ones

MillonesVenta

Stoc

k

Total

Potencial(Total)

Santiago

Concepción

Osorno

Temuco

CuricóChillán

Para ítems comunes, si la política de inventario no es stock-to-demand

Pág.293

Para ítems comunes, si la política de inventario no es stock to demandse produce un efecto de consolidación de los inventarios, al disminuir elNúmero de bodegas

Principales limitaciones del modelo

1. No considera las implicancias en costo que las lógicas de pedidos en un nivel, causan en los otros niveles.• En los sistemas “multinivel de inventario” (multiechelon), las decisiones de

compra y reposición de cada etapa de la cadena logística (bodega), estánp y p p g ( g ),coordinadas con las compras y reposiciones de las otras etapas.

2. No considera que el lead time del retailer también depende que la bodega central tenga suficiente stock para satisfacer la orden.

3. No considera las oportunidades generadas por la reposición coordinada de ítems.• Ejemplo: ahorros que se logran al consolidar contenedor y/o camión completo

Pág.294

4. No considera el efecto látigo, aunque la demanda final sea claramente estable

Page 148: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 148

Pedidos Bodega Central

Principales limitaciones del modelo (Se ignora el “efecto látigo” o bullwhip effect)

Tamaño Orden en la Bodega Central

800

Pedidos en elRetail

200

400

600

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Month

Uni

ts

Tamaño de Orden en el Centro de Distribución local

400

600

800

Uni

ts Tamaño de orden en el Punto de Venta

800

Pedidos en elCD local

Pág.295

2001 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Month 200400600800

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

MonthU

nits

19. MRP, JIT y DRP

Pág.296

Page 149: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 149

MRPMRP

1) Planificación Agregada de la producción•Largo Plazo

•Mediano Plazo•Corto Plazo

Fore

casti

ng

8) Planificación de laCapacidad

5) MPS

7) Planificación de Materiales

9) P ió d

3) DRP6) Programación

Productosterminados

2) Gestión de Demanda

Pág.297

9) Programación de Corto plazo

11) Control de la producción y realimentación

4) Ingreso de órdenes,ATP y seguimiento

10) Control de laCapacidad

MRP

TT Trabaja con las BOMs y ROUs

AA

AA CC

BB

Pág.298

Demanda dependienteDemanda dependiente

Page 150: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 150

TTFecha entrega

MRP

TT

AA

AA CC

BB

Pág.299

Demanda dependienteDemanda dependiente

AATT

5 días5 días5 días5 días

MRP

TT

AACC

BB

AA

AA CC

BB

Pág.300

4 días4 días4 días4 días2 días2 días2 días2 días

1 día1 día1 día1 día

5 días5 días5 días5 días Total = 8 díasTotal = 8 díasTotal = 8 díasTotal = 8 días

Page 151: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 151

• Lote de producción: cantidad de unidades de un producto que se procesa en un recurso antes que el recurso cambie a fabricar un producto diferente

• Lote de transferencia: movimiento de parte del lote de producción En vez de esperar que

Dos definiciones

• Lote de transferencia: movimiento de parte del lote de producción. En vez de esperar que todo el lote de proceso esté terminado, las unidades terminadas pueden moverse a la siguiente estación de trabajo.

– Si se disminuye el lote de transferencia:• los materiales se mueven más frecuentemente entre operaciones => se requiere

más manejo de material• el tiempo de producción total es más corto (disminuye el lead time)• se reducen los niveles de inventario

Pág.301

• No diferencia entre recursos cuello de botella versus recursos que no son cuello de botella– Trabaja a capacidad infinita

• No maneja el secuenciamiento de las órdenesN ti i ti i d i l i t d t b i

Limitaciones del MRP II

• No tiene mecanismos para anticiparse y reducir el impacto de perturbaciones• Normalmente el lote de producción es igual al lote de transferencia• Lista de materiales inexacta

– Si la exactitud del BOM es bajo el 95% se enviarán a fabricar/comprar cantidades incorrectas

• No provee un foco para el mejoramiento continuo

Pág.302

Page 152: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 152

• Datos desfasados: debido a la baja frecuencia de ejecuciones del programa (sólo una vez a la semana). => datos desfasados la mayor parte de la semana

– Es sumamente complejo aumentar la frecuencia de ejecución del MPS-MRP, ya que los ajustes de planeación en alguna área obligan a realizar ajustes en las áreas

Limitaciones del MRP II

los ajustes de planeación en alguna área obligan a realizar ajustes en las áreas anteriores productoras de los semiproductos (así también en las áreas posteriores)

• Además, en la práctica: se generan órdenes planificadas con fechas de inicio pasadas

Pág.303

1. Necesidad de altos niveles de calidad (interna y con proveedores).2. Los tiempos de setup se reducen al máximo.3. Los lead times se reducen lo más posible.4 Los tamaños de lotes se reducen lo más posible y se estandarizan

Filosofía del JIT

4. Los tamaños de lotes se reducen lo más posible y se estandarizan. 5. El inventario de semi productos se pone en piso de planta donde es visible.6. Una vez que la planta está en balance razonable (en forma “gruesa” igual carga de

trabajo en los diferentes estaciones de trabajo) el inventario se reduce sistematicamente.

7. Se realizan mejoras de una forma efectiva en costos.8. Layout de planta de líneas de flujo:

– Disposición ideal es en forma de U

Pág.304

– Se divide el mix de productos en familias, cada una es una línea de flujo– Existirán estaciones de trabajo compartidas: hornos de tratamiento térmico, talleres de

pintura 9. Requiere algún exceso de capacidad, para permitir variabilidad, sin inyectar

constantemente más Kanbans al inventario.

Page 153: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 153

JIT ¿Que es el inventario?

Inventario

Cuellos de

Pág.305

El Inventario oculta los problemas

Consumovolátil

Problemas de calidad

Cuellos de BotellaIncumplimiento

ProveedoresForecastinexacto

JIT, sistema de arrastre: Kanbans

Si la operación 2 se queda sin trabajo, envía una señala la operación anterior

Operación 1 Operación 2

Al recibir la señal, la operación 1 envía componentesl ió 2

Pág.306

a la operación 2

JIT es un sistema manual, y la producción JIT es muy apropiada para ambientes de alto volumen y manufactura repetitiva.

Page 154: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 154

• Sólo es aplicable en ambientes que producen productos estandarizados en grandes cantidades (se mantienen stocks en kanbans).

– En un ambiente Make to order el inventario mínimo en Kanbans puede ser enorme• Las perturbaciones pueden tener consecuencias desastrosas para el flujo de productos

Limitaciones del JIT

• No se focaliza en los recursos críticos– El mejoramiento continuo en el JIT es esperar hasta que ocurra un problema que

interrumpe el flujo • Su implementación exitosa requiere de años • No se programan los recursos con anticipación (excepto las estaciones finales) => no se

toman en cuenta los lead times• No aplica a ambientes donde la variabilidad de la demanda es alta, o es extremadamente

t i i

Pág.307

no estacionaria.• JIT no se acomoda en ambientes con frecuentes introducciones de productos nuevos• No aplica en industrias de procesos continuos, donde las etapas de producción están

estrechamente unidas (no se requiere de Kanbans para controlar el movimiento de materiales, porque toda la instalación opera como una máquina).

• Si los tiempos de ciclo son largos la información sobre la demanda tarda mucho en llegar a las 1as operaciones:

Limitaciones del JIT

Proveedorde materiaprima especializada

1 día1 día30 díasDemanda

17 días1 día

Señales de arrastre

Op.1

Pág.308

prima especializada

=> un cambio en la demanda tarda 20 días en llegar al proveedor

Page 155: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 155

• Se debe hacer un esfuerzo en reducir los tiempos de ciclo largos: usar MRP para acelerar la realimentación

Limitaciones del JIT

Proveedorde materia

1 día1 día17 días1 día30 días

Señales de arrastre

Op.1

Demanda

Pág.309

prima especializada

MRPMRP

Planeación de la Distribución: DRP

• Los sistemas ERP (constituyen una extensión de los sistemas MRP) disponen de la herramienta de Planeación DRP (Distribution Requirement Planning) para planificar la distribución a los Centros de Distribución.

• Este sistema iguala la oferta con la demanda en los Centros de Distribución en cadaEste sistema iguala la oferta con la demanda en los Centros de Distribución en cada período de tiempo, en cada artículo fabricado y comprado, generando sugerencias de órdenes de traslado.

• Este sistema trabaja con los valores estándares de: tiempos de transporte entre Bodegas. Se define una lista de Bodegas, donde se definen todas las relaciones de entre las Bodegas, las prioridades y tiempos de reaprovisionamiento.

• Requiere de una exactitud de los inventarios de al menos un 95%.

Pág.310

Page 156: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 156

• Se define una Bodega de Planta que es la base de aprovisionamiento de todos los Centros de Distribución.

• Considera la demanda futura en cada Centro de Distribución: forecast, ordenes de venta ordenes de traslado a C D Su horizonte de planeación es configurable

Planeación de la Distribución: DRP

venta, ordenes de traslado a C.D.. Su horizonte de planeación es configurable.• Trabaja con el stock disponible: stock físico + stock bajo pedido - stock reservado.• Es un sistema tipo pull• No trae incorporado el concepto de stocks de seguridad.• Considera capacidad infinita de los recursos de transporte.

Pág.311

20. Reposición de ítems con oportunidades de coordinación

Pág.312

Page 157: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 157

Implementando una estrategia Pull-Push: algunas variables de decisión

Incertidumbre de la demanda (IV = desv.std demanda / Valor medido demanda)

Estrategia Pull/Push

PullI II

IV III

Alto

Pág.313Pull

Push

Push

Costo de entrega / Precio UnitarioEconomías de escala

Alto

Bajo

Bajo

Incertidumbre de la demanda (IV = desv.std demanda / Valor medido demanda)

Implementando una estrategia Pull-Push: algunas variables de decisión

Estrategia Pull/Push

PullI II

IV III

Alto

Pull

R i ió

Posicionar estratégicamente el inventario en la cadena

Pág.314Pull

Push

Push

Lead time de abastecimientoLargo

Bajo

Corto

PushReposición continua

Page 158: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 158

Si: stock máximo (order-up-to level)

unidades

Modelos Can-Order

Can - Order Point

Must Order Point

t1 t2 t3

Pág.315

En el tiempo t1 este ítem dispara una reposiciónEn el tiempo t2 otro ítem del grupo dispara una reposición, pero no se incluye este ítem, porque su posición de inventario está sobre el punto can-orderEn el tiempo t3 otro ítem del grupo dispara una reposición, en la cual ahora se incluye este ítem

díast1 t2 t3

Modelo de Atkins

Se incluye documento Word.

Se incluye planilla ExcelSe incluye planilla Excel.

Pág.316

Page 159: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 159

Para el proveedor existe algún ítem con

stock disponible < ROP?

NoNo se realiza reposición

Para todos los ítems del proveedor, se inicializa: xi = 0 donde i = 1; nº ítems del proveedor

Para cada proveedorse revisan todos sus ítems Fin cálculo de reposición

Todo este ciclo se realiza para cada uno de los proveedores especificados

Reposición coordinada (Must Order – Can Order)

Si se especifican Artículos con Porcentaje máximo (APM), entonces los APM no entran al siguiente ciclo Can-order si cumplen con las siguientes 2 condiciones(1) Al menos uno de ellos cumple con stock disponiblei – xi < ROPi y(2) ∑ máx (ROPi -stock disponiblei + xi ; ROQi ) ≥ PM * mínimo Grupo/Proveedor

∑ máx (ROPi -stock disponiblei + xi ; ROQi )

Se inicializa:Y = 0 donde Y: contador de nº de semanas

Se analizaron todos los ítems del proveedor?

No

Sólo para ítems seleccionados i = i + 1

Contador de semanas de forecast

Se seleccionan los ítemsi del proveedor que cumplen con:stock disponiblei – xi < ROPi

Ciclo Can Order:

Pág.317

No

p i i ; i )>

mínimo Grupo/Proveedor?

Se reponen los ítems que cumple:stock disponiblei - xi < ROPi

Y la cantidad a reponer de cada ítem:máx (ROPi - stock disponiblei + xi ; ROQi )

Xi = ∑Forecastsij

j=1

YSi

stock dispi – xi < ROPiY = Y + 1

Se selecciona este ítem

Fin cálculo de reposición

No

i = 1

Contador de ítem del proveedor

Para cada uno de los ítems del proveedorSalvo los APM si es que ya cumplieron con las 2 condiciones

Consolidación de Camiones (contenedores)Consolidación de Camiones (contenedores)

En bodega origene iste capacidad

Se va completando camión con los ítems de mayor rotación de la bodega destino y que no estén en quiebre en la bodega origen. Se aplica fórmula:(Di / ∑ Di) * CO

SíNota: requiere tener los productos cubicados

Se solicita camión mayor, o camión deotra ruta

existe capacidadociosa de camión ?

En bodega origenfalta capacidad

de camión ?

( )

CO: Capacidad ociosa en la unidad de venta (o kgs)Di: demanda en la bodega destino, de cada ítem que se va

a reponer, en unidad de venta. No

Sí Con camiones adicionales, cada

camión logra al menos80% de utilización ?

No se cargan los ítems que cumplen:

No

Pág.318

No

Instrucciones de carga de camión

g-No son Críticos en la Bodega Destino-Son los de menor rotación (C)-No están en quiebre en la bodega destino

No

Page 160: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 160

21. Modelos avanzados de Inventarios

Pág.319

Requisitos

Un buen modelo de gestión de inventarios debe ser efectivo en las siguientes dimensiones:

1 Mínimo costo total de la cadena1. Mínimo costo total de la cadena.

2. Mejor desempeño en nivel de servicio.

3. Administrable computacionalmente.

Pág.320

Page 161: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 161

Clusterización de ítems

Clase UsoRotación Acercar al cliente los ítems de alta rotación

Acercar al proveedor los ítems de baja rotaciónp jDiscriminar el nivel de servicio

Costo Centralizar los ítems de alto CostoDiscriminar el nivel de servicio

Nº eventos Discriminar la cantidad a reponer según el nº de eventos (n° de pedidos que solicitan al ítem)

Ventas Cumplir metas de Ventas (aumento de ventas)

Pág.321

Margen Aumentar la reposición de los ítems de alto margen de ventasAcercar al cliente los ítems de alto margen

Variabilidad Demanda

Discriminar el nivel de servicio según la variabilidad de los ítems

3,0

3,5

AltaVariabilidad

Scatergrama de ítems

Clusterización de ítems

1,0

1,5

2,0

2,5

Indi

ce d

e Va

riabi

lidad

VariabilidadMedia

Variabilidad

Pág.322

0,0

0,5

1 10 100 1.000 10.000 100.000 1.000.000

10.000.000

100.000.000

1.000.000.000

10.000.000.000

Salidas de Bodega ($)

Variabilidadbaja

Page 162: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 162

Proveedor

Control de Inventario multinivel (multiechelon)

¿Cuánto inventario ordenar del proveedor?C á t i t i t l CD?

Centro de Distribución

Lead Time

Lead Time

¿Cuánto inventario tener en el CD?¿Cuánto inventario tener en los PDVs?¿Cuánto asignar a cada retail, si no hay

suficiente stock en el CD?

Puntos de Ventas

Pág.323

Consumidores

Modelo de Matta y Sinha (1995), suposiciones:• Modelo de 2 niveles (1 CD, n retailers)• Todos los retailers y el CD deben tener el mismo período de reposición R

Control de Inventario multinivel (multiechelon)

• Política de stock máximo en los retailes (R, S: order-up-to-level)• Donde R: período de reposición

• Política punto de reorden y stock máximo en el CD: (s: ROP; S : order-up-to-level)

• Distribuciones de demanda en los retailers se asumen normales e independientes, con diferentes medias y coeficientes de variación

• Cuando el inventario en el CD es inferior que el tamaño de orden, se

Pág.324

Cuando el inventario en el CD es inferior que el tamaño de orden, se completan órdenes parciales, y el saldo queda en backorder.

Page 163: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 163

ParámetrosCosto ítems en Retailers

Costo ítems en CD

Costo orden en CD

Lead time retailers

Control de Inventario multinivel (multiechelon)

Algoritmos de Optimizaciónen la cadena logística

Costo de quiebreen Retailers

Nivel de Servicioen Retailers

Demanda RetailersVariabilidad Demandas

Lead Time RetailersVariabilidad Lead Times

Stock máximos en

retailers

Punto de Reordenen CD

Stock máximoen CD

Pág.325

El costo total por período (CT) en la red de distribución es:

CT = costo de orden de compra en CD + costo de mantener inventario en CD + ∑ (costos de transporte + costos mantener inventario en retailers + costos de quiebres en retailers)

Sean:Sw: stock máximo en el CDsw: punto de reorden en el CDSRi: stock máximo en el retailer i

Control de Inventario multinivel (multiechelon)

T: tiempo de ciclo de la reposiciónKw: costo de la orden en el CDhw: costo de mantener inventario en el CDhRi : costo de mantener inventario en el retailer iBi : costo de quiebre de stock por unidad por período en el retailer i

Nota: alternativamente, en vez del costo de quiebre, se puede usar restricción de nivel de servicioN: número de retailersµRi: demanda media en el retailer i en un período de revisión

Pág.326

µRi: demanda media en el retailer i en un período de revisiónµRLi: demanda media en el retailer i en su lead timeσRi: desviación estándar de la demanda en el retailer i en un período de revisiónσRLi: desviación estándar de la demanda en el retailer i en su lead time

Page 164: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 164

µw: demanda media en el CD en un período de revisiónµwL: demanda media en el CD en su lead timeσw: desviación estándar de la demanda en el CD en un período de revisiónσwL: desviación estándar de la demanda en el CD en su lead time

Control de Inventario multinivel (multiechelon)

E(Bw): backlog esperado en el CDE(Iw): inventario en el CDE(BRi): backlog esperado en el retailer iE(IRi): inventario en el retaileriLw: lead time del proveedor medido en número de períodos de revisiónTRi: tiempo de transporte desde el CD al retailer i LRi: lead time promedio en el retailer i

Pág.327

Se tiene:E(w): tiempo medio de espera de una orden en el CD = E(Bw) / µV(w): varianza del tiempo de espera: ( E(B2w) - E2(Bw) - E(Bw) ) / µ2

LRi = TRi + retraso esperado debido a quiebres en el CD = TRi + E(Bw) / µ

Entonces el stock máximo en los retailer se obtiene:µRli = µRi * LRi = µRi * ( TRi + 1 + E(w) )σRli = ( σ2Ri * ( TRi + 1 + E(w) ) + V(w) * µ2Ri ) 1/2

Sri = µRli + ZRi * σRli

Control de Inventario multinivel (multiechelon)

µDonde, ZRi: factor de seguridad en el retailer i (demanda normal)

Y en el CD:Punto de reorden: sw = (Lw + 1) * µw + Zw * ( (Lw + 1)* σw ) 1/2

Donde, Zw: factor de seguridad en el CD (demanda normal)Q = 1.3 * µw0.494 * (Kw/hw)0.506 * (1 + µ2wL / µw2 ) 0.116

Sw = sw + Q

Pág.328

¡¡ Pero, están pendientes los factores de seguridad Zri y Zw !!

Page 165: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 165

Luego el costo total por período (CT) en la red de distribución es:CT = costo de orden de compra en CD + costo de mantener inventario en CD + ∑ (costos

mantener inventario en retailers + costos de quiebres en retailers)

Control de Inventario multinivel (multiechelon)

CT = Kw/T + hw * E(Iw) + ∑i=1N ( hRi * E(IRi) + Bi * E(BRi) )

Para estimar los valores óptimos de los Zri :δ CT / δ Zri = 0; y se obtiene:F(Zri ) = Bi / (Bi + hRi) ⇒ Zri

P ti l l ó ti d Z

Pág.329

Para estimar el valor óptimo de Zw:δ CT / δ Zw = 0 ⇒ Zw (la determinación del mínimo costo y de Zw corresponde a una

búsqueda unidimensional)

Se incluye planilla Excel.

Diferentes políticas de asignación de stocks, ante insuficiencias de stock en el CD:• Proporcional a las solicitudes,• Basado en las utilidades de los retailers,

Control de Inventario multinivel (multiechelon)

• Igualar los costos de quiebres en los retailers,• Tasas de ventas de los retailers,• Sensibilidad del inventario al día de la semana.

Pág.330

Page 166: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 166

Áreas Clave Enfoque secuencial DRP Enfoque multinivel

Objetivo de Optimización

Satisfacer metas de nivel de servicio al cliente, con mínimo inventario en cada punto

No existe optimización, se transfieren necesidades hacia el proveedor

Satisfacer metas de servicio del consumidor, con mínimo costo total

Forecasting Forecast independiente en cada t

Se entrega la demanda “hacia ib ” i did d i bilid d

Forecast basado en la d d d l id

Control de Inventario multinivel (multiechelon)

etapa arriba” sin medida de variabilidades demanda del consumidor (POS)

Lead times Usa el lead time y variabilidad del proveedor inmediato

Usa el lead time del proveedor inmediato, ignora variabilidades

Usa lead time y variabilidades de todos los niveles

Efecto látigo Ignorado Ignorado Considerado en la estrategia de reposición

Visibilidad en la red “Hacia abajo” demanda del cliente inmediato, “hacia arriba” lead time del proveedor

Cierta visibilidad “hacia abajo”, ninguna “hacia arriba”.

Cada nivel tiene visualización completa de los otros niveles

Sincronización de Se ignora Puede realizarse Se modela para reducir los

Pág.331

órdenes entre etapas retrasos en la red

En CD, diferenciación en el nivel de servicio a los PDVs

Sí es posible Sí es posible Lograble, se pueden lograr diferentes niveles de servicio para el mismo producto, para diferentes PDVs

Implicancias de costos entre etapas

No es posible No es posible Se modelan los costos de la red completa

Beneficios

Reducción del nivel global de los inventarios en un rango [12, 50%],

Mejora del nivel de servicio hasta en un 10%,

Mejora en la rentabilidad de la compra hasta en un 50%,

Reducción de la obsolescencia de ítems de corta vida útil hasta un 25%,

Aumento de ventas por menores quiebres de stock.

Pág.332

Page 167: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 167

22. Requerimientos para los sistemas de Demand Planning y sistemas tipo Integrated Business Planning

Pág.333

• 1) Considerar la dinámica de las ventas–Sistema capaz de distinguir entre situaciones atípicas en algunos períodos y cambios sistemáticos de la tendencia del nivel de ventas

• 2) Cálculo automático de la estructura estacional–Casi todos los ítems poseen una estructura estacional más o menos clara, deben poderse

Necesidades sistema DP

p , pidentificarse los factores estacionales (multiplicativos)

• 3) Identificación y cuantificación automática de las actividades de marketing y ventas–Para integrar un evento especial en el futuro, es necesario tener un catálogo de eventos similares en el pasado

–Eventos: Promociones de productos en los PDV, descuentos al canal de ventas, publicidad en medios

–Debe ingresarse la fecha de inicio y de fin del evento, y la cuantificación del evento la realiza el sistema

• 4) Integración con factores causales

Pág.334

–Efectos de tiempo: temperatura, horas de luz, número de días de lluvia–Efectos de calendario: número de días laborables, número de fiestas–Desarrollos demográficos–Integración con indicadores económicos

Page 168: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 168

• 5) Manejo de modelos de ciclos de vida extremadamente cortos–Ejemplos: moda, software, computadores personales–Se crean ciclos de vida a partir de modelos de ventas históricas. En estos modelos, se deben borrar los efectos de estacionalidad y de los eventos especiales, y obtener un modelo aisalado del ciclo de vida.

Necesidades sistema DP

–Deben existir modelos de ciclo de vida por categoría–Debe ser posible combinar diferentes ciclos de vida, con diferentes pesos, para crear uno nuevo modificado.

• 6) Detección de cambios significativos en la tendencia–Después de descomponer los datos de ventas históricos en distintos componentes: estacionalidad, factores de influencia, ciclos de vida y eventos especiales, se aisla el valor medio filtrado (+tendencia). Al utilizar el concepto de descomposición se pueden detectar los cambios significativos de la demanda

• 7) Administración por excepción

Pág.335

–Para las empresas que administran muchas unidades de previsión (SKU-lugar), el sistema debe identificar los productos con desarrollo de excepción (información de excepción en forma gráfica y de listas)

• 8) Integración de objetivos, Plan de rentablidad por categoría–En la perspectiva de lograr los planes de rentabilidad, el sistema recomiendo un markup paulatino, de modo de evitar los stocks en términos de temporada

9) Manejo de diferentes metodologías de forecasting,10) Organización de los datos en jerarquías:

–Líneas de productos, familias, categorías, SKUs,–Reconciliación top-down o bottom-up.

Necesidades sistema DP

11) Incorporación de tests de diagnósticos de la serie:–¿Existe una tendencia en los datos?: no/sí, determinística, estocástica–¿Existe un patrón estacional en los datos?: no/sí–¿Se requiere de una transformación logarítmica para estabilizar la varianza?: no/sí. Modelo autoregresivo a la serie y al logaritmo de la serie, y compara los errores de predicción de los 2 modelos. Se aplica a series mayores que 0, que crecen exponencialmente, cuya variabilidad aumenta con el tiempo

–Tests de valores atípicos (outliers): desplazamientos en el valor medio: aditivos, permanentes, temporales

Pág.336

temporales.12) Forecast colaborativo y combinación de diferentes forecasts

Page 169: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 169

13) Capacidades de transformación de los datos:–Interpolación de datos de una baja frecuencia a una frecuencia más alta (por ejemplo: de datos mensuales a datos semanales), y viceversa,

–Combinar series con diferentes intervalos de muestreo,

Necesidades sistema DP

–Interpolar valores faltantes en una serie de tiempo,–Convertir serie aperiódica, con observaciones en tiempos arbitrarios, en serie periódica.

14) El usuario pueda definir sus propios clusters. Ejemplo:–Cluster 1: Alta rotación - Baja variabilidad–Cluster 2: Alta rotación - Alta variabilidad–Cluster 3: Baja rotación - Baja variabilidad–Cluster 4: Baja rotación - Alta variabilidad

15) Diversos formatos en los datos de entrada:

Pág.337

–Excel, Access, DBase, Lotus123, Paradox, Text y HTML

16. Manejo de cluster de inventarios– Diversas variables de clusterización a elección.– Clusterización dinámica

17. Manejo de políticas de inventario por cluster y por bodegaC it i d l t i ió difi bl

Necesidades sistema DP

– Criterios de clusterización modificables18. Manejo de ambos tipos de niveles de servicio

– Niveles de servicio por cluster19. Manejo de ROP, EOQ20. Manejo de reposición de compras y de traslado a puntos de ventas / sucursales21. Manejo de consolidación de compras (compras coordinadas)22. Manejo de optimización de carga de camión

– Alternativamente se puede dejar para el software de piso23 Manejo de insuficiencias de stock (administrar la pobreza)

Pág.338

23. Manejo de insuficiencias de stock (administrar la pobreza)24. Manejo de algoritmos multi echelon25. Modelador de costos totales

Page 170: PRESENTACION PRONOSTICOS

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CICPERU 170

• DemandTec• Evant Systems• Manugistics• Syncra Systems

Soluciones de Demand Planning existentes en el mercado

• SAS• Demand Management• Optiant• TCI Solutions• APO• I2• Desarrollo interno en algunas empresas

¡¡Todavía tienen muy poca presencia en Chile!!

Pág.339

¡¡Todavía tienen muy poca presencia en Chile!!

Definición del mix de productos 1

Compras

Costos fijos y variables de los materiales de compras, procesos de producción, inventarios, distribución. Ventas y

administración

Compras

V2

Tipos de decisiones Requerimientos de datos Objetos

Soluciones del tipo Integrated Business Planning (IBP)

Ambiente de modelación basado en optimización para planificación

estratégica, táctica y operacional

Planificación de capacidad y de la producción

Análisis de inversión de capital / expansión /

racionalización

Outsourcing

5Análisis de sinergias entre empresas y adquisiciones

4

6

Ventas

Conversión

Inventario

Transporte

3

5

¿Qué es IBP?

Capacidades de producción en horas

Entradas de procesos, salidas, rendimientos, tasas de producción

Demanda del mercado, en el tiempo (si existe estacionalidad)

Disponibilidad de materiales, en el tiempo (si existe estacionalidad)

Modelo gráfico

Pág.340

Distribución / logística

Estrategia de Ventas

7

Planificación de inventarios

8

9

Datos financieros, políticas, términos de pago, activos fijos, políticas de stock de seguridadModelo Matemático

Page 171: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 171

Cuánta materias primas comprar?

1

Qué productos producir y

Curvas de precio y de costos (lineales / no lineales)

Límites superior e inferior de las variables de decisión.

2

Variables de decisión Funcionalidades avanzadas Restricciones

Soluciones del tipo Integrated Business Planning (IBP)

Cómo distribuir los productos?

Qué y dónde vender?4

Qué productos producir y dónde?

3

Variables binarias ON / OFF

Multi-moneda

Múltiples períodos de tiempo

Atributos (se asocian a variables)

Para acumular totales: Canal, mercado, tipo deproceso, ubicación (totalizadores, sumas deotros atributos)

1

2

3

Para realizar proporciones (%) operacionales.

Para definir límites superiores e inferiores en los

Pág.341

3 pvalores de los mismos atributos.

4 Para modificar variables para análisis deescenarios (what-if).

23. CPFR: Collaborative Planning, Forecasting, and Replenishment

Pág.342

Page 172: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 172

• Exceso de stock en la cadena logística• Servicio insatisfactorio del fabricante al retail, pero también desde el Centro de Distribución del

retailer a sus Puntos de Venta• Pérdida de ventas por no disponibilidad de productos en la góndola, o durante las actividades

promocionales

Ineficiencias en la cadena logística

promocionales• Comunicación deficiente entre los participantes de la cadena• Frecuentes y costosos “incendios”, en la forma de pedidos urgentes, o cambios de última hora en la

programación de la producción– Uno de los mayores costos en la cadena logística son los cambios de última hora:

• Para el fabricante: requiere desplazar producción de otros clientes, sobretiempo, aumento de costos en materias primas, exceso de inventario en promociones canceladas.

• Para el retailer: aumento de costo de compras, aumento de costos de mantener inventario.

Pág.343

• Como la industria del retail es muy competitiva, por muchos años, compartir información de cuándo y qué producto va a ser promocionado, el tipo de promoción, y el precio, ha sido un tabú

• Para disminuir los riesgos, se debe usar transmisión segura y hosting de los datos. Y acuerdos de confidencialidad de los datos.

• 1) La “torta” no va a ser más grande–El crecimiento de un retail significa la liquidación de otros retails

• 2) Los precios están disminuyendo–Causas: aumento de productividad, incorporación de tecnología, aumento de capacidad de producción (China etc)

Situación actual del mundo del retail

producción (China, etc).• 3) Los márgenes disminuyen

–Aumento de costos de administración, ventas, y marketing–Aumento de los costos de transporte y almacenamiento–Aumento de la rotación de los empleados, aumento de costos cuidado de la salud–Aumento de costos de los utilities, y de costos de impacto ambiental para las nuevas construcciones

• 4) Cambio demográfico–Envejecimiento de la población (países desarrollados, Chile, etc)

Pág.344

Page 173: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 173

• 5) “Todos los días precios bajos” versus “altos/bajos (promociones)”–Existen éxitos y fracasos en ambas estrategias

• 6) “Yo gano-tu pierdes” (no es win-win)–Muchos retailers recurren a sus proveedores para que les den soporte financiero para revertir sus pérdidas

Situación actual del mundo del retail

sus pérdidas–No promueve una sana relación entre proveedores y retailers, el consumidor pierde en el largo plazo

• 7) Todavía se realiza forecasting de la demanda con el “espejo retrovisor”–No se usan metodologías y tecnología que mejoran el proceso de planificación de la demanda–Se usa MS-Excel y algoritmos básicos de forecasting

Pág.345

• Una de las principales diferencias está en el nivel de las actividades promocionales–En USA, estrategia principal: todos los días precios bajos–En Europa, la planificación de las promociones lidera las relaciones entre retail y fabricantes:

• Número promedio anual de promociones: 25-150 promocione/año

Diferencias entre retailers USA y Europa

• Se usan forecasts semanales

Pág.346

Page 174: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 174

Evolución del Supply Chain

EDI VMIReposición

C tiECR CPFR

Continua1) Gestión y reposición del inventario

lo hace el proveedor

2) Usa movimientos de stock de la

Bodega del cliente

3) Proveedor no conoce promociones

del retailer, nuevas tiendas, cambios en el

CD, cambios en distribución de góndolas

4) Retailer no sabe cuando le despachan

1) Gestión y reposición conjunta del

inventario

2) Usa movimientos de stock del punto

de venta (POS)

Pág.347

“CPFR es una iniciativa entre todos los participantes en la cadena logística (supply chain) destinada a mejorar la relación entre ellos, a través de una gestión conjunta del proceso de planeación e información compartida”.

Definición de CPFR

• El primer proyecto piloto CPFR fue entre Wal-Mart y Warner-Lambert en USA en el año 1996. –Antes del proyecto Wal-Mart ponía sus órdenes con 9 días de anticipación–Después del piloto Warner-Lambert conoce las órdenes con 6 semanas de anticipación (la planta tiene un lead time de manufactura de 6 semanas).

–Beneficios del piloto:• Aumento de ventas en 8,5 MUS$/año• Disminución de inventarios en un 25%• Aumento de disponibilidad de inventarios en góndola desde un 85% a un 98%.

Pág.348

• CPFR surge en las industrias de consumo masivo y retail, pero es aplicable a todo tipo de industrias.

Page 175: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 175

“CPFR es una estrategia de negocios entre socios comerciales que colaboran en una visión compartida única de forecast de la demanda del consumidor desde el nivel POS (punto de venta)”

–Es una estrategia de negocios: sus resultados son medibles

¿Qué es CPFR?

Es una estrategia de negocios: sus resultados son medibles–Entre socios comerciales: las métricas de rendimiento se acuerdan entre los involucrados–Que colaboran: el corazón del CPFR es compartir información en tiempo real–Visión compartida única: existe una medida única, el forecast, compartida por todos– Forecast de la demanda del consumidor: basado en patrones estacionales, tendencias, y eventos que estimulan la demanda del consumidor, se colabora en los forecasts, y se miden los efectos en la demanda actual

–A nivel del POS: el foco está en el consumidor, no en la bodega del distribuidor, no en una planilla Excel estática de las personas de ventas

Pág.349

–No es sólo tecnología. Es una estrategia de negocios–No es un cambio de paradigma. Es una evolución, es un cambio cultural, basado en la confianza y en el diálogo abierto

–No es un nuevo proceso, o agregar staff. Es un reanálisis de la estrategia, y reposicionamiento de la estructura para satisfacer la estrategia

¿Qué no es CPFR?

de la estructura para satisfacer la estrategia–No es “reuniones mensuales, trimestrales, presentaciones PowerPoint, email o video conferencia”. Es comunicación en tiempo real, basado en Internet

–No son múltiples forecasts (comprador, POS, ventas, marketing, y producción). Es un forecast único y compartido, que se actualiza automáticamente

–No es una “estrategia de brocha gorda”. Es una estrategia de detalles, que descubre las excepciones que no satisfacen las expectativas, y luego la colaboración para iniciar las acciones correctivas

– No es una meta de resultado específico. Es un proceso de manejo automatizado de los inventarios para satisfacer el forecast de la demanda

–No es un nuevo paquete de software que hace todo. Es mejorar y actualizar las herramientas de

Pág.350

p q q j yplanificación, pronósticos y reposición.

–No es una estrategia de retailer y primer proveedor. Comienza con el consumidor desde el nivel POS y sube a alianzas de colaboración entre retailer, proveedor, productores de materias primas, envases, y proveedores de transporte.

Page 176: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 176

Modelo de implementación de CPFR

1. Desarrollar conveniode colaboración

Planificación

3. Crear forecast deventas

7. Identificar las excepcionesen el forecast de órdenes

8. 8. Resolver/colaborar en losÍtems con excepción

9. Generar las órdenes

4. Identificar las excepcionesen el forecast de ventas

5 Resolver/colaborar en los

2. Crear Plan de Negociosconjunto

a cac ó

Forecasting

Forecast congelado

Pág.351

6. Crear forecast de órdenes

5. Resolver/colaborar en losÍtems con excepción

Ejecutar

Reposición

• Paso 1–Desarrollar la misión, objetivos, metas, definir competencias, recursos, sistemas, distribuir las responsabilidades. Se establecen los criterios de excepción a nivel de ítems. Ejemplo:

• Criterio de excepción de forecast de ventas: disponibilidad de stock en retail < 95%, error en forecast de ventas > 20%, forecast de ventas difiere de la misma semana en

ñ t i > 10% bi l d i i l bi ú d ti d

Modelo de implementación de CPFR

año anterior > 10%, cambio en calendario promocional, cambio en número de tiendas• Criterio de excepción de forecast de órdenes: disponibilidad de stock en retail < 95%,

error en forecast de ventas > 20%, rotación anual en retail menor a la meta, nuevos eventos que impactan el inventario/órdenes, órdenes de emergencia por cantidades > 5% del forecast semanal.

–Frecuencia de actualización. Ejemplo:• Forecasts se crean y se comparten en una base semanal• Las excepciones se comparten diariamente• Las métricas se calculan y se comparten mensualmente

Compromisos de servicio y de órdenes Ejemplo:

Pág.352

–Compromisos de servicio y de órdenes. Ejemplo:• Se establece un período congelado del forecast de 7 días• Despachos del fabricante al retail con el 3% del forecast semanal• Si no se respetan estos límites, la parte respectiva le avisa al otro lo antes posible y

se establece un plan de resolución

Page 177: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 177

• Paso 2–Definir grupos de productos, ítems, ubicaciones, tamaño mínimo de orden, lead time de las órdenes, frecuencia de las órdenes

• Paso 3–Sobre la base del POS del retailer y planes de promoción se establecen los forecasts de ventas

Modelo de implementación de CPFR

Sobre la base del POS del retailer y planes de promoción, se establecen los forecasts de ventas• Paso 4

–Se identifican los productos que presentan excepciones al forecast de ventas, por ejemplo: productos estacionales

• Paso 5–Se acuerda el manejo de las excepciones

• Paso 6–Mediante el forecast de ventas (POS) + estrategias de inventario (reglas de stock de seguridad) + información causal + limitaciones de capacidad + datos de ítems (tamaño mínimo de orden, múltiplos de orden, período congelado), se genera un forecast de órdenes. El forecast de

Pág.353

múltiplos de orden, período congelado), se genera un forecast de órdenes. El forecast de órdenes permite al fabricante asignar capacidad de producción

• Paso 7–Se identifican los productos que presentan excepciones al forecast de órdenes–Ejemplo: ítem está en góndola un 83% (bajo el criterio de 95%)

• Paso 8–Se acuerda el manejo de las excepciones

• Se establece la forma de tratar las excepciones: email, teléfono, reuniones• El resultado de la negociación entre entre comprador y vendedor y resolución de los

ítems con excepción.

Modelo de implementación de CPFR

ítems con excepción.• Paso 9

–En el período congelado, el forecast de órdenes se convierte en órdenes

Pág.354

Page 178: PRESENTACION PRONOSTICOS

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CICPERU 178

• Colaboración en planificación de Demanda y Promociones• Colaboración en gestión de reposición, proveedor a góndola• Colaboración en gestión logística• Colaboración en gestión de ciclo de vida de los productos

C l b ió ál d d

Comercio Colaborativo

• Colaboración en catálogo de productos• Colaboración en gestión de inteligencia de mercado• Colaboración en planificación en gestión de categorías y merchandising.• Colaboración en Centrales de Compras• etc

Pág.355

• 1) CPFR es muy engorroso para ejecutar efectivamente–La percepción de engorroso se debe a que muchas empresas no tienen un modelo de negocios interno, consistente, para planificación, pronósticos y gestión de excepciones. CPFR se ejecuta con recursos a tiempo parcial. Generalmente la “reposición” es el proceso más maduro, pero

f d l f t láti S i d tió ti CPFR li i l

Conceptos errados de CPFR

sufre del efecto látigo. Se requiere de una gestión proactiva en CPFR que elimine las excepciones o las resuelva antes que impacten en el negocio.

• 2) CPFR requiere los 9 pasos del modelo VICS–Los pasos (1), (2) y (9) se deben realizar–Pero las empresas típicamente no realizan simultáneamente los forecasts de ventas y de órdenes. Por lo cual, se realizan los pasos:

• (3)-(4)-(5); ó• (6)-(7)-(8)

Típicamente los retailers prefieren forecasts de ventas y no usan forecasts de órdenes porque

Pág.356

–Típicamente los retailers prefieren forecasts de ventas y no usan forecasts de órdenes, porque prefieren la flexibilidad de crear una orden cuando lo desean, o que el sistema de reposición genere las órdenes, por lo cual no se requiere de forecasts de órdenes

Page 179: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 179

–El fabricante generalmente tiene mayor interés en forecast de órdenes. Usan el forecast de ventas, para crear un forecast de órdenes (no colaborado), el cual usan en planificación de la demanda y programación de la producción.

• 3) CPFR es compartir datos con mis socios–CPFR es colaborar en Planificación forecasting y reposición Los forecasts se han menos

Conceptos errados de CPFR

CPFR es colaborar en Planificación, forecasting y reposición. Los forecasts se han menos volátiles, más exactos y más predecibles. La empresa de manufactura logra mejores programaciones de la producción, menos sobretiempo por eventos imprevistos, mejor utilización de los activos, menos obsolescencia, menos costos de mantener inventario, y mejoras actividades de compra de materias primas y materiales de envase.

• 4) CPFR sólo es válido a escala, para todos mis socios e ítems–Los proyectos piloto pueden comenzar con un socio y pocos ítems.–La escala no significa todos los socios y todos los ítems–La escala es buena, pero la definición de escala es propia para cada empresa

Pág.357

Características de los ítems de colaboración

Característica de los ítems

Prioridad de colaboración

Razón

Alto volumen Sí Los ítems de alto volumen tienen más impacto en el negocio, generalmente tienen mayor costo de mantener inventario, y guían la percepción de los consumidores de buena di ibilid d d l t k ti f ió d i idisponibilidad de los stocks y satisfacción de servicio

Alta velocidad Sí Los ítems de alta rotación pueden ser más difíciles de reponer y los errores son altamente visibles, estos ítems son más competitivos, luego el riesgo de pérdida de ventas es mayor cuando no están disponibles

Alta variabilidad Sí Estos ítems son ítems muy promocionados y tienen alta elasticidad precio de la demanda, y estacionales, y otros estímulos, que hacen difícil su forecast y administración

Bajo volumen No Bajo volumen significa que estos ítems tienen menor impacto en el negocio y no afectan la percepción de los clientes si el quiebre de stock es por un período breve

Baja velocidad No Baja rotación significa que estos ítems tienen menor impacto en el bottom line y la

Pág.358

Baja velocidad No Baja rotación significa que estos ítems tienen menor impacto en el bottom line y la reposición es más fácil de administrar

Baja variabilidad No Estos ítems pueden ser pronosticados más fácilmente, con pequeña intervención humana, si existen sistemas automáticos de reposición. También existen bajos riesgos de pérdidas de ventas y generalmente prevalece menos elasticidad precio de la demanda

Page 180: PRESENTACION PRONOSTICOS

AM BUSINESS

CICPERU 180

Criterios de selección de los socios comerciales

Criterio de selección del socio

Razón Indicadores falsos

Voluntad a colaborar Se requiere un socio con voluntad de l b

Voluntad verbal, pero: comportamiento no i f l dcolaborar consistente, falta de respuesta, no

comparte información relevante, Requerimiento de cliente

Un cliente que ya está desarrollando un modelo de colaboración, y requiere de nuestra colaboración o nos puede beneficiar

Estar seguro que el cliente está realmente interesado, y que comprendemos sus expectativas

Socio en condición conveniente

Un socio requiere tener un cierto tamaño de negocio para colaborar, es decir, el negocio habilita la coloboración

Verificar su capacidad para colaborar

Relación de socios existente

Socio con muy buena relación actual, y se quiere fortalecer la relación

Verificar si existen áreas con relaciones negativas

Pág.359

existente quiere fortalecer la relación negativas

Compromiso de comité lider

Verificar que existe un verdadero compromiso del nivel ejecutivo del socio

No cumplimiento en atender las reuniones definitorias y de planificación

• 5) No se pueden calcular los beneficios de CPFR –El cálculo de los beneficios cuantitativos es complejo porque CPFR invade a toda la empresa, y las métricas de rendimiento se ven afectadas por otros proyectos e influencias.

–Deben identificarse beneficios cualitativos “soft” los cuales deben ser balanceados con beneficios cuantitativos “hard”

Conceptos errados de CPFR

beneficios cuantitativos hard .–Dado que se debe seguir a ítems y ubicaciones específicas, es factible separar la “colaboración” de otras influencias.

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CICPERU 181

• Procesos críticos del supply chain que se deben redefinir:

–1) Eliminar las funciones no valoradas por los clientes• Ejemplos de funciones: manejo de órdenes formales entre retailer y fabricante,

f ió

Realización del potencial del CPFR

facturación– El proveedor despacha al cliente usando un “forecast congelado”– Pago en la recepción, factura agrupada mensual

–2) Centralizar funciones que se pueden realizar en un solo punto• Una sola empresa genera el forecast, aquella empresa con mejores forecasts. O en

el caso de los productos de moda, la empresa más cerca del consumidor debe tener el forecast

• El control de calidad lo debe realizar una sola empresaEliminar doble chequeo

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• Eliminar doble chequeo–3) Definir los nuevos procesos que soportan la colaboración

• Definir las funciones que se deben desarrollar en equipos multiorganizacionales

• Mejora en la exactitud del forecast: 10-40%• Reducción de inventarios en la cadena logística: 10-15%• Mejora en servicio: 0,5-2,0%• Crecimiento en ventas: 2-25% (producto de la disminución de los quiebres de stock en góndolas)

R d ió l i 3 10%

Beneficios CPFR

• Reducción en almacenamiento y transporte: 3-10%• Mejora en las relaciones entre los socios de negocio• Mejor comunicación interna y planificación

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24. Modelamiento colaborativo de datos para CPFR

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1) Identificar oportunidades de comparación

• Foco de los retailers:–Predecir reacción de los consumidores a las promociones, competidores, cambios en la categoría de productos

–Mantener inventarios en las tiendasF d l f b i t• Foco del fabricante:

–Crear el proceso de reposición de inventarios y de producción lo más eficientes posibles• VMI

–Polariza estos roles. Hace al fabricante 100% responsable del inventario en la red del retail• Información que se puede compartir:

–Forecasts de Ventas: retailers manejan forecasts detallados de ventas–Información de promociones–Información de stocks disponibles

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CICPERU 183

2)Alinear los datos

• Comparar Forecasts con el mismo nivel de detalle (granularidad)– En Retails los forecasts son por tienda– Los fabricantes tienen mayor nivel de detalle a nivel de SKU. Ejemplos:

• El retail planifica promociones a nivel de categoría de productos• Una fábrica de jugos desarrolla forecasts por cada sabor, el retail no• => la solución CPFR debe agregar y comparar los forecasts

• Manejo de Displays y “combos”– En Retails los forecasts de los displays se deben llevar a las unidades que contienen– Los combos se deben llevar a las unidades que contienen

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• Unidad de tiempo de planificación (Time Bucket):– El time bucket debe corresponder al ciclo de ventas y de reposición– Hoy en día la unidad de planificación más típica es la semana: promociones semanales y

despachos semanales

2)Alinear los datos

– Dado que las promociones son la principal causa de la volatilidad y excepciones, el ciclo promocional del retail es el que debe dominar la decisión

– Una solución típica es usar un time bucket semanas calendario (Lunes-Domingo)– Otra solución es usar buckets diarios: fácil acuerdo en lo que es un día.

• útil en ambientes que tienen múltiples promociones y entregas en una semana

• Lo más típico es la unidad de tiempo semanal !!!!!

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CICPERU 184

3) Organizar la vista de los datos

• Ejemplos:Ventas-Sucursal-TiempoVentas-Región geográfica-Tiempo Ventas-Producto-MercadoVentas Producto Mercadoetc

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4) Establecer las reglas de negocio en la cadena

• Tiempo de entrega para productos de stock• Duración del período congelado:

–frozen period para ventas y forecasts• Establecer los límites de excepción:p

–Límites:• En %: I forecast - actual I / (actual) > x%

– Más aplicable en ítems con grandes cantidades• O en unidades = I forecast - actual I > x unidades

– Más aplicable en retail–Acciones:

• Aislar eventos de una sola vez (promociones, eventos)• Ajuste del forecast

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Ajuste del forecast

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CICPERU 185

–Además, los Límites pueden ser:• En términos de fecha (rango específico de fechas)

– Más aplicable en variaciones estacionales, eventos de una sola vez y cambios en la cadena logística. Ejemplo: siguientes 6 semanas desde que abre un nuevo centro de

4) Establecer las reglas de negocio en la cadena

distribución• En términos relativos: período móvil. Ejemplo: próximas 6-12 semanas

– Casos en que retail planea semanas promocionales en las próximas 15 semanas, pero tiene flexibilidad e incertidumbre en el tipo de promoción, fechas, etc

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25. KPIs para DP y CPFR

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CICPERU 186

Balanced Scorecard para Demand Planning

Objetivos sistema DP:1. Incrementar el número de ítems que se manejan por el sistema de reposición de stocks, en forma automática o recomendada.2. Administrar y disminuir la demanda insatisfecha en los ítems de alta rotación.3. Introducir técnicas más avanzadas en la determinación de la demanda y de los niveles de inventario, lo que significará mejorar la

calidad de los inventarios (aumentar nivel de ítems con demanda insatisfecha, disminuir nivel de inventarios en ítems con exceso de inventario).

4. Integrar la gestión de envases e insumos al sistema de reposición de stocks.

Perspectiva Finanzas

5. Mejorar el servicio a los usuarios.6. Mejorar el nivel de confianza de los usuarios en el sistema de administración de inventarios de los ítems de Abastecimiento.

Perspectiva ClientesMotivación y

Crecimiento

KPIs:1) Nivel Inventarios 4) Exactitud inventario y mermas2) Nivel obsoletos3) Nivel inventario de compra manual

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Procesos Internos

KPIs:1) OTIF / Fill Rate / Quiebres de stock2) Demanda Insatisfecha3) Tiempo ciclo de Pedidos4) Pedidos Urgentes5) Pedidos no retiradosKPIs:

1) Tiempo de ciclo pedidos compra2) Exactitud Forecast

KPIs:1) Nivel de Satisfacción usuarios

1. Un dueño2. Un equipo de proyecto3. Un presupuesto4. Una meta

Contenido de cada KPI

5. Un protocolo de medición6. Una medición periódica, y su visualización7. Una priorización

• Salto cualitativo• Mejoramiento continuo• Mantención de logros

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CICPERU 187

KPIs para DP y CPFR

Concepto KPI Medida Definición

I t i Ni l d i t i d t Dí V l ( t ) id d d l i t i di ididInventario Nivel de inventario en productos terminadosNivel de inventario en materias Primas y en semiproductos

Días Valor (costo) o unidades de los inventarios dividido por valor (costo) o unidades de ventas diarias promedio (basado en 2-6 últimos meses) Valor inventarios (costo) / ventas promedio (costo)

Exactitud del Forecast

Exactitud del Forecast de demanda % de exactitud del forecast

MSE = ( ∑ ( Ai – Fi )2 ) / n

Exactitud del Forecast

Exactitud del Forecast de oferta % de exactitud del forecast de órdenes

Unidades de forecast de órdenes en período pasado de productos terminados o MP dividido por las órdenes en el mismo período

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Concepto KPI Medida Definición

KPIs para DP y CPFR

Nivel de Servicio Entrega de productos terminados 1) OTIF: On time in full2) Fill Rate

% de órdenes perfectas% completitud de pedidos

Número de líneas de órdenes o cajas entregados a tiempo y completo, dividido por el total de líneas de órdenes o cajas en el período definido.Cantidad entregada/cantidad solicitada

Nivel de Servicio Nivel de Servicio de producción % de órdenes de producción perfectas

Número de líneas de órdenes de producción o cajas producidas a tiempo y completo, dividido por el total de líneas de órdenes o cajas producidas en el período

Nivel de Servicio Quiebres de stock % de quiebres de stock Nº de ítems no disponibles, dividido por el nº de ítems ordenados (medido en forma diaria, semanal, auditoría)

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Concepto KPI Medida Definición

KPIs para DP y CPFR

Nivel de Servicio Disponibilidad en góndola (OSA: On shelf Availavility)

% de disponibilidad en góndola

Nº de días o horas en que el producto está disponible en la góndola, dividido por un período de tiempo definido

Lead Time Lead Time en la orden de productos terminadosTambién se aplica a Materias Primas y Semiproductos

Días / Horas Número de días o horas que transcurren desde la generación de la orden de PT hasta la recepción de la orden

Obsoletos Obsoletos % de obsoletos Unidades o Valor de los obsoletos dividido por el total de unidades o valor de obsoletos

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Concepto KPI Medida Definición

KPIs para DP y CPFR

Cambios no planificados

Cambios en el Plan de Promociones Número Nº de cambios no planeados (tipo de promoción, productos involucrados, fechas de la promoción) en un plan de promoción en el período congelado

Cambios no planificados

Cambios en el Programa de producción Número Nº de cambios no planeados en el programa de producción en el período congelado

Cambios no planificados

Órdenes especiales % de órdenes especiales

Número de órdenes con lead time definido menor al acordado, dividido por el total de órdenes

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CICPERU 189

Concepto KPI Medida Definición

KPIs para DP y CPFR

Planificación Planificación de materiales Días Nº de días que transcurren entre el plan de materiales congelado, y las recepciones de materiales de proveedores

Planificación Planificación de producción Días Número de días del período congelado del plan de producción, y que no es modificado

Planificación Planificación de transporte Días Número de días del período congelado del plan de transporte, y que no es modificado

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Concepto KPI Medida Definición

KPIs para DP y CPFR

Distribución Camiones Completos % camiones completos

Nº de camiones con más de 95% carga o volumen, dividido por el total de camiones despachados

Distribución Utilización vehículos % utilización vehículos

Promedio de carga o volumen utilizado en vehículos dividido por la capacidad total de los vehículos

Distribución Carreras vacías % de carreras vacías Número de kms con camión vacío dividido por el total de kms manejados

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Distribución Costos de distribución % de ventas Costos totales de distribución de los productos (bodegas, transporte,inventario) dividido por las ventas totales de los productos

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Concepto KPI Medida Definición

KPIs para DP y CPFR

Sincronización de datos

Exactitud de la Factura % exactitud de la factura

Nº de líneas con datos correctos (especificaciones y precio) dividido por el total de líneas de facturas en el período definido

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26. Desarrollo de casos

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Evaluación del Demand Planning

05.0Procesos

Puntuación: 0: No se Hace1: Mal2: Regular3: Aceptable4: Bien5: Excelente

0.01.02.03.04.0

Integración de Procesos

Alineación de Procesos

Medición del Desempeño

Personal

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Ejemplo: Personal•Personas necesarias para llevar a cabo los procesos del Demand Planning•Conocimiento del personal en los principios de la GCS•Preparación y compromiso del personal para efectuar el desempeño requerido en los procesos•Evaluación de la capacitación del personal para su óptimo desempeño

Contacto

Raimundo Veloso ValenzuelaRaimundo Veloso Valenzuela, SocioKom InternationalTel: (56 2) 431 5341Santiago - ChileE-mail: [email protected]

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