Fundamentos del pronóstico en los negocios - Parte 3.
¡Hola a todos!
En el artículo anterior revisamos la relación entre la volatilidad de las ventas y la precisión del pronóstico, así como también asociamos indicadores de gestión para esos dos factores tan críticos en la planeación y gestión de la demanda.
Para las organizaciones que no venden directamente a consumidores, tales como distribuidores, mayoristas, o inclusive un fabricante que tiene un canal directo a minoristas; es importante descomponer el concepto de volatilidad de la demanda en volatilidad inherente y volatilidad artificial.
Volatilidad inherente.
Este tipo de volatilidad está asociado directamente a la variación en el consumo y medido por el coeficiente de volatilidad de la demanda.
Asumimos que la mayoría de los productos tiene una variación natural en el consumo, la cual puede estar asociada a las estaciones del año, ciclos o iniciativas gubernamentales, por ejemplo; y que podemos impactar esa demanda con las actividades de ventas y marketing que se planeen y ejecuten en las organizaciones.
Volatilidad Artificial.
Este tipo de volatilidad se genera debido a prácticas y políticas organizacionales, como las frecuencias de despacho asociadas a cargas TL (Truckload) y LTL (Less than Truckload), las cantidades mínimas en cada despacho, la composición de las unidades de carga, el diseño de la ruta de despacho, las ineficiencias en los procesos de carga, descarga, asignación, inspección, picking, así como la prioridad de atención, la capacidad de cumplir con los niveles de servicio pactado. Otro punto que puede generar volatilidad artificial es la accesibilidad al punto de destino, las huelgas, la congestión del tráfico, las restricciones de circulación, parqueo y operación de los transportistas y minoristas en zonas específicas.
La siguiente gráfica muestra para una serie de órdenes de productos discretos que pueden llegar a incluir productos de diferentes familias en un ambiente make to order, como es la variación y la diferencia entre los tiempos de procesamiento de una orden (normalmente ejecutado por la función de servicio al cliente), los tiempos de cumplimiento de una orden (ejecutados por manufactura) y los tiempos de despacho.
Este comportamiento genera una alta volatilidad artificial, porque en una orden se pueden mezclar productos con clasificaciones de inventario muy distintas y tiempos de entrega muy dispares, por lo que en este escenario es muy importante la segmentación de acuerdo a esos criterios al momento del procesamiento de las órdenes y el entrenamiento a quien coloca las órdenes para enviarlas de acuerdo a criterios con valores similares para esos productos (clasificación ABC y tiempo de procesamiento y entrega por ejemplo). Eso reduciría la brecha entre el tiempo de procesamiento de una orden y el tiempo de cumplimiento y en consecuencia el tiempo de entrega (fecha de salida desde el muelle del almacén). Esto a su vez reduciría la volatilidad artificial de un producto o familia de producto.
Para un escenario de retail en un ambiente make to stock, una gráfica como la anterior, donde por cierto no se refleja de demanda de productos, pudiera tener menos picos y valles en la curva de despachos, pero igual puede reflejar volatilidad artificial debido a las características específicas de la cadena de suministro del retail.
¿Cómo calcular la volatilidad artificial?
Es la diferencia entre la volatilidad de despacho (desde el fabricante hacia un distribuidor o retailer) y la volatilidad inherente a las ventas al consumidor final (desde un punto de distribución o retailer registrado por el POS).
La siguiente gráfica representa el comportamiento de la volatilidad de despacho y la volatilidad inherente asociado a un escenario de retail como información base para el cálculo de la volatilidad artificial.
Para este caso la volatilidad artificial es de 12.7%.
Punto clave:
Cuando el patrón de despacho de productos desde el fabricante o centro de distribución hacia el retailer es más errático que el patrón de consumo de los compradores finales, se produce la volatilidad artificial.
Referencias:
The Business Forecasting Deal – Michael Gilliland
En el próximo artículo de la serie continuaremos discutiendo sobre la volatilidad en la demanda.
¡Un cordial saludo!
Carlos Perozo, M.E, CPIM, CSCP
