PRESENTACION PRONOSTICOS
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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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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
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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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
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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
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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
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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
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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
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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)
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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
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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
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%
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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?
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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
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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)
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Cuentas claves (segmentos de tamaño 1)
Variables basadas en el producto/servicio (consumo, servicios deseados, tipo de aplicación, proceso de compras, criterios de compras).
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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
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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.
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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)
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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
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
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$10k $40KPersona 9483
30 años$25K
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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? ?
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$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
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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
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$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.
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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.
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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
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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
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“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.
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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
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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
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
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
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
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 ?
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
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
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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
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
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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
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•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
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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
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VentasUtilidad Bruta $Margen Bruto %
INVENTARIO DE PRODUCTODías de abastecimientoInventario $Rotación/GirosGMROINivel De Servicio
5. Introducción al DemandPlanning
Pág.92
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
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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.)
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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
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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
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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
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.
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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
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g g q g g
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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 )
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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.
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Frecuente efecto látigo (Bullwhip effect) en los inventarios.
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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
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5. No se relaciona el forecast de ventas con el presupuesto de cada elemento de la cadena
6. Demand Planning
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CICPERU 55
¿Tipos de productos que se benefician con el Demand Planning?
Demanda Esporádica oIntermitente Estacionalidad Tendencia
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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
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– Los productos en declinación pueden ser muy dinámicos y luego esporádicos
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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?
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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)
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3) Restricción computacional
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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
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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
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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
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• 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
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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
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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.
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CICPERU 60
Variación Irregular
Componentes de la Demanda
Tendencia
Cíclico
Añ 02
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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
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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
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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.
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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.
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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
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6. Incorporar informaciónadicional
Ok performance del forecastNo
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CICPERU 63
Media dinámica
Estacionalidad
Ciclo de Demand Planning
TendenciaEl histórico de demanda se
descompone en 5 componentes
Eventos
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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
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25% aumento
100 unidades 100 unidades
25 unidades aumento
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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
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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
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Eventos:-Promociones-Acciones de la competencia-Cambios en el mercado-Desastres naturales-Innovaciones en productos-Expansiones en mercados internacionales-Cambios climáticos-etc.
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CICPERU 65
Desarrollo de la media dinámica
Para la media dinámica, obtener la historia filtrada
Historia Filtrada = Total historia - eventos – factores causales - estacionalidad
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Ciclo de Demand Planning
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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)
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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,
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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
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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
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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
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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
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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
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CICPERU 72
8. Profundización en Demand Planning
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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.
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CICPERU 73
Sí
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
Sí
Sí
No Sí
Sección cruzada
SíNo Sí
No Sí
No
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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
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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
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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
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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
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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
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– 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).
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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”
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= ( ∏ RAE )1/n donde RAE = I Fi - Ai I / I Frwi - Ai I Frw: forecast dado por el método “random walk”
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
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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
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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
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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%
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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
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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
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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
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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.
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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
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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
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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:
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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
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
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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
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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
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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
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
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)
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
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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
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.
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 )
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
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
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
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
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
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
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),
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
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.
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…..
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
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
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
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
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
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
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
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
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.
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)
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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.
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
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
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
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Bodega del retail
Consumidor
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%
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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.
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
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
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
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
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
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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
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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
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
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
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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
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
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 = ¿?
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
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
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
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
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
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.
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.
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
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
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
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
AM BUSINESS
CICPERU 158
Si: stock máximo (order-up-to level)
unidades
Modelos Can-Order
Can - Order Point
dí
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
AM BUSINESS
CICPERU 159
Para el proveedor existe algún ítem con
stock disponible < ROP?
Sí
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?
Sí
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
Sí
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
Sí
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:
Sí
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
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
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
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.
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
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 !!
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
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
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
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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
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temporales.12) Forecast colaborativo y combinación de diferentes forecasts
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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
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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
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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
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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
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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
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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)
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“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.
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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.
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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
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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
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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
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–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
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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
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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
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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
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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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AM BUSINESS
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
Pág.361
• 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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CICPERU 182
24. Modelamiento colaborativo de datos para CPFR
Pág.363
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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CICPERU 188
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
AM BUSINESS
CICPERU 190
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
Pág.380
AM BUSINESS
CICPERU 191
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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