La forma de sacar beneficio de la previsión de un material en una lógica MRP convencional consiste en generar las órdenes de aprovisionamiento, en forma de órdenes planificadas, para que coincidan perfectamente con el calendario de esta previsión.
El siguiente ejemplo es un artículo de consumo: una bebida. Las ventas de este artículo dependen de la estacionalidad y las promociones.
Nuestro módulo de previsión de ventas ha analizado las ventas semanales de los dos últimos años (en azul en el gráfico) y ha proyectado las previsiones semanales para las próximas semanas, abajo en rojo. Confirmamos las mismas promociones para este año.
Este artículo está en stock, y su reposición está gestionada con un buffer DDMRP.
El planificador de este artículo decidió dimensionar el buffer en función de las previsiones, lo que claramente tiene sentido cuando un artículo está sujeto a tales variaciones. Si echamos un vistazo al histórico de ventas, queda claro que no vamos a planificar mirando por el retrovisor el consumo medio de las últimas semanas.
Curiosamente, el planificador de este artículo aplica un cálculo de previsión diario promedio basado en varias semanas de antelación. Parece una idea extraña, ¿verdad? Cuando haces el esfuerzo de establecer una previsión semanal que quieres que sea lo más exacta posible, ¿por qué hacer una media del resultado obtenido?
Echemos un vistazo más de cerca a nuestras previsiones para las próximas semanas:
Y veamos cómo queda nuestro buffer DDMRP:
A corto plazo tenemos el stock para hacer frente a la promoción actual, con cierta seguridad si va un poco mejor de lo esperado.
Para el periodo fuerte de ventas al final del horizonte, la mecánica de reposición suaviza la acumulación de inventario, lo que agradecerán nuestros equipos de producción y nuestros proveedores. Si los pedidos para poner en marcha la promoción llegan antes, sabremos qué hacer. En cuanto recibamos los pedidos, serán ellos los que marquen el ritmo de las reposiciones. Como tenemos un plazo de entrega corto para este artículo, si los pedidos son superiores a lo previsto, ajustaremos naturalmente nuestro ritmo de producción.
Promediar una previsión a lo largo de varias semanas suele ser una práctica chocante para un planificador acostumbrado al MRP. ¿No resulta extraño ejecutar sofisticados algoritmos de previsión, incluso de inteligencia artificial, y luego hacer una trivial media móvil aritmética?
Sin embargo, es una lógica que a menudo permite estabilizar el flujo y adaptarlo sin brutalidad a la evolución de las tasas de venta.
La realidad es que la previsión semanal, o mensual, no se va a traducir exactamente en pedidos equivalentes esa semana o ese mes: ajustar gradualmente los umbrales de pedido y activar los pedidos reales en función de la demanda real se adapta mejor a los requisitos de servicio, al tiempo que reduce el estrés en la cadena aguas arriba.
