Pronóstico de la Demanda y Exactitud en los Inventarios

Fundamentos del pronóstico de la demanda

• Importancia del pronóstico en la cadena de suministro.
• Demanda, consumo y ventas: diferencias y relación.
• El impacto de un mal pronóstico en:
  • Inventarios.
  • Compras.
  • Operaciones.
  • Servicio al cliente.
  • Costos y rentabilidad.
• Tipos de demanda:
  • Estable.
  • Estacional.
  • Tendencial.
  • Intermitente.
  • Irregular.
• Principales fuentes de información para realizar pronósticos.

Análisis de datos históricos y comportamiento de la demanda

• Preparación y depuración de información histórica.
• Identificación de tendencias y patrones.
• Estacionalidad y ciclos de demanda.
• Detección de datos atípicos.
• Identificación de cambios en el comportamiento del mercado.
• Clasificación de productos de acuerdo con su comportamiento.
• Errores comunes al utilizar datos históricos.

Medición de la exactitud del pronóstico

• ¿Qué significa realmente un pronóstico exacto?
• Indicadores para medir la precisión:
  • Error absoluto.
  • Error porcentual.
  • MAD.
  • MAPE.
  • Sesgo del pronóstico.
• Interpretación de resultados.
• Identificación de sobreestimaciones y subestimaciones.
• Cómo establecer objetivos de exactitud.
• Relación entre exactitud del pronóstico y nivel de servicio.

Pronóstico, inventarios y nivel de servicio

• Cómo influye el pronóstico en los niveles de inventario.
• Inventarios de seguridad y variabilidad de la demanda.
• Faltantes, sobreinventarios y obsolescencia.
• Punto de reorden y demanda esperada.
• Relación entre pronóstico, abastecimiento y compras.
• Cómo utilizar el pronóstico para mejorar la disponibilidad de productos.
• Alineación entre ventas, operaciones, compras y logística.

Exactitud de inventarios: causas y soluciones

• Concepto de exactitud de inventarios.
• Diferencias entre inventario físico y sistema.
• Principales causas de las diferencias:
  • Errores de captura.
  • Recepciones incorrectas.
  • Surtidos y embarques.
  • Devoluciones.
  • Traspasos.
  • Mermas y daños.
  • Falta de disciplina operativa.
• Indicadores de exactitud de inventarios.
• Inventarios cíclicos.
• Conteos físicos y conciliaciones.
• Clasificación de productos para establecer frecuencias de conteo.
• Acciones correctivas y preventivas.

Inteligencia Artificial aplicada al pronóstico y los inventarios

• ¿Cómo puede apoyar la IA la planeación de la demanda?
• Uso de IA para:
  • Analizar grandes volúmenes de información.
  • Identificar tendencias y patrones.
  • Detectar anomalías en la demanda.
  • Apoyar la segmentación de productos.
  • Analizar diferencias de inventario.
  • Generar escenarios de demanda.
• Aplicación de herramientas de IA generativa para el análisis de información.
• Cómo formular instrucciones efectivas para analizar datos.
• Limitaciones y riesgos del uso de IA.
• La importancia de validar los resultados antes de tomar decisiones.

METODOLOGIA:

Se utilizarán ejercicios, ejemplos de operación, análisis de datos y casos relacionados con almacenes, centros de distribución, compras, inventarios y cadena de suministro.