PRESENTACION PRONOSTICOS

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Gestión de demanda e inventarios centrada en el cliente

Presentado por: Raimundo Veloso, Socio Kom International Tel: (56 2) 431 5341 E-mail: [email protected] Pág.1

Contenido 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21.

Introducción Segmentación de clientes Service Level Agreement Definición del mix de productos Introducción a Demand Planning Demand Planning Análisis de excepciones estadísticas Profundización en DP Algunos métodos matemáticos Regresiones Promociones y elasticidades Proceso S&OP (Sales and Operations Planning) Limitaciones del Proceso Sales and Operations Planning (S&OP) Proceso IBP (Integrated Business Planning) Inventarios Errores más frecuentes en la gestión de inventarios Aspectos tácticos en la gestión de la demanda Modelos clásicos de inventarios MRP, JIT, DRP Reposición de ítems con oportunidades de coordinación Modelos avanzados de inventarios

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Contenido 22. 23. 24. 25. 26.

Requerimientos para los sistemas de Demand Planning y sistemas del tipo Integrated Business Planning CPFR: Colaborative Planning, Forecasting and Replenishment Modelamiento colaborativo de datos para CPFR KPIs para DP y para CPFR Desarrollo de casos

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1. Introducción

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Contexto 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 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

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Grandes tendencias en la logística global Fase 1 Explicación 1

Planes

2

Integración

3

Foco

4

Colaboración

5

Sustentabilidad

6

Visibilidad

FASE CUALITATIVA 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.

Integración logística y desarrollo de redes (centros de distribución distrib ción transporte terrestre caminero y ferroviario – puertos). Desarrollo de operadores logísticos multimodales (disminución de la fragmentación). 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”. 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. público Respeto por el medio ambiente. Potenciamiento del reciclaje. Eficiencia energética y reducción de las huellas de carbono. Potenciamiento de la visibilidad de las cadenas logísticas (estado de los pedidos y productos), cercano al tiempo real.

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Grandes tendencias del entorno Fase 1 Explicación Cambio climático

FASE CUALITATIVA 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.

Costo combustibles

Aumento A mento en el largo plazo pla o del precio del petróleo y sus s s derivados, deri ados debido al aumento a mento de su s demanda, reducción de disponibilidad del recurso y mayores costo de explotación. Esto implica la necesidad de generación energética con nuevas fuentes y de aumento de la eficiencia energética de la cadena logística.

Seguridad

Las exigencias internacionales en materia de seguridad son cada vez mayores, y se agudizan aún más cuando se trata del transporte de alimentos. Gran parte de las investigación y desarrollo se enfoca a asegurar la seguridad física de la cadena de suministros, y en el caso de los alimentos, además en mantener la inocuidad y calidad nutricional de los alimentos.

Complejidad logística

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

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Grandes tendencias del entorno Fase 1 Explicación Desarrollo Tecnológico

CUALITATIVA Rápida evolución de las tecnologías FASE existentes e irrupción de nuevas tecnologías modifican los diseños y la forma de operar en cada uno de los eslabones de las cadenas logísticas, además de hacerlas más eficiente y efectiva.

Tercerización

El alto grado de especialización especiali ación de las empresas y la necesidad de focalizarse focali arse en su s “core business”, junto con compartir riesgos y reducir o controlar mejor los gastos de operación, han repercutido en una mayor externalización de sus actividades y operaciones que no son parte de funciones estratégicas o del núcleo del negocio.

Expansión de la Infraestructura

Con el crecimiento del poder adquisitivo y la apertura de los mercados, el intercambio comercial entre países y regiones ha aumentado considerablemente, que a su vez va acompañado de la necesidad de hacer mejoras cuantitativas y cualitativas de la infraestructura. En el mundo los puertos, aeropuertos, caminos, líneas férreas y las instalaciones de telecomunicaciones se han expandido considerablemente para servir a nuevas áreas y agregar capacidad a la red existente.

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Principales tendencias de la logística empresarial a nivel global 1

6

S&OP como proceso de sincronización entre oferta y demanda

2

Disminución de la capacidad de transporte (exceso capacidad)

7

Uso de la optimización dinámica para soporte de decisiones (IBP)

Inversiones en Risk Management 8

3

Mayor inteligencia en los servicios

Scenario-Driven Strategy 9

4

Desarrollo de KPIs (reportes => inteligencia)

Inversiones y mejoras en visibilidad 10

5

Segmentación estratégica de clientes

Operaciones globales

IBP: Integrated Business Planning Pág.9

Scenario Planning

Tiempo

Forecasting

Futuro

Hoy en día

+ 5%

Risk Management

Futuro

Futuro

Hoy en día - 5%

Futuro

F t 1 Futuro

Scenario Planning

Hoy en día

Futuro 2

Futuro 3

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Sistemas Logísticos Segmentados

Funcionales

Ventas

Demanda más inelástica al Nivel de Servicio Demanda altamente elástica al Nivel de Servicio

Erosión de imitadores Saturación del mercado

Novedosos

Tiempo

•¿Un producto requiere el mismo sistemas logístico durante su vida? •¿Qué significa un producto Novedoso? •¿Qué significa un producto Funcional? Pág.11

Segmentación de Funcionalidades

Optimización p Inventarios

Forecasting Estadísticos

Productos Funcionales

Gestión Transporte

Funcionalidades requeridas

Forecasting de ciclo de vida

Productos de Moda

Optimización markdown y promociones

Reposición rápida

Funcionalidades requeridas

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Cadena de demanda Análisis Conjunto de todos los Sectores Económicos (Análisis 2002 – Colombia): Ventas) Costos TTpte. Distribuciòn (% de las V

10% Si Sistema t LLogístico í ti Orientado al Costo

8%

Gasesosas & Cervezas

6% Industrial Comercializ.Confección Prod. Alim. Almacenes Alimentos Procesados De Cadena Minoristas Calzado Generales Electrodomesticos

4%

2%

Droguerías

0%

10%

Sistema Logístico Equilibrando el Servicio & Costo

Autopartes & Repuestos

Sistema Logístico Farmacéutico Orientado al Servicio

30% 40% 20% Margen Bruto de Comercialización

50%

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Modelo de Hau Lee de Estrategia Logística Incertidumbre de la Demanda Baja (Productos Funcionales))

Baja (Proceso Estable)

Cadena Logística Eficiente Ej.: alimentos (bebidas), ropa básica Productos Funcionales

Incertidumbre en el suministro Alta (Proceso Alt (P Cambiante)

Cadena Logística con Protección a Riesgos Ej.: plantas pesqueras, centrales hidro-eléctricas, algunos productores de alimentos

Alta (Productos innovativos))

Cadena Logística Sensible Ej.: Computadores, moda Productos Innovativos

Cadena Logística Ágil Á (ligera) Ej.: telecomunicaciones, semiconductores

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Modelo de Hau Lee de Estrategia Logística Productos Funcionales C d Cadena Eficiente: Efi i t se bbusca la eficiencia económica, vía economías de la escala, técnicas de optimización, eliminación de actividades que no agregan valor Cadena con protección a riesgos: reuniendo y compartiendo ti d recursos para poder reducir el riesgo en la interrupción del suministro (economías de alcance)

Productos Innovativos Cadena Sensible: estrategias orientadas a generar rapidez y flexibilidad a las cambiantes y diversas necesidades de los clientes (estrategias make-toorder, mas customization, etc.) Cadena Ágil: estrategias dirigidas a la rapidez y fl ibilid d a llas necesidades flexibilidad id d de cliente, con mínimas inversiones en activos.

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Modelo de Hau Lee de Estrategia Logística

Características de la Demanda Funcional •Baja 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

Innovativa •Alta 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

Características de la Oferta Estable •Menos 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

Cambiante •Vulnerable 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

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Hau Lee, tipos de cadenas logísticas • 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 • 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.

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Cantidades de reposición Cantidad óptima del Pedido: Q Productos funcionales Cm : costo de mantener inventario D : demanda durante un período Cl : costo de la línea de pedido Q = EOQ: Lote económico Q = Raiz (2 * D * Cl / Cm)

Baja (Proceso Estable) Incertidumbre en el suministro Alta (Proceso Cambiante)

Incertidumbre en la Demanda en el consumidor final Baja (Productos Funcionales)

Alta (Productos Innovativos)

Red Logística Eficiente Ej.: alimentos, ropa básica

Red Logística Sensible Ej.: Computadores, moda

Productos Funcionales

Productos Innovativos

Red Logística con Protección a Riesgos en el suministro Ej: centrales hidro-eléctricas, algunos alimentos

Red Logística Ágil (ligera) Ej.: telecomunicaciones, semiconductores

Productos perecibles: V: valor máximo del producto en tiempo t =0 α : tasa de deterioro por hora del producto p: 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 perecibilidad tj : tiempo de transferencia con cadena de frío a los Centros de Distribución o mercados τr = 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 sobrante V : costo de adquisición p : precio inicial de ventas ($/unidad) g: precio al final de la estación de ventas B : penalidad por no satisfacer la demanda Q = (Cu) / (Cu + Co) Q = (p – V + B) / (p – g + B)

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

Productores (predio)

Frigorífico

Cadena Sensible

Transporte

Retailers

Cadena Eficiente

Cadena con protección a riesgos Cadena Sensible

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Prácticas de cadenas logísticas (modelo de Fisher) Productos Innovativos

Productos Funcionales

Integración de compras Involucra a Ingeniería y Producción en seleccionar los proveedores Recomienda cambios en productos terminados o entrada T b j con otros Trabaja t ddeptos. t para establecer t bl llas principales i i l metas t dde negocios i

Alto Alto Alt Alto

Bajo Bajo B j Bajo

Foco de Compras (porcentaje de personas de compras que gastan tiempo relevante en): Generación de órdenes Esfuerzos en desarrollo de nuevos productos Esfuerzos en desarrollo y certificación de proveedores Análisis de mercado y precios/costos Ayudar en desarrollar las principales ofertas de ventas

Bajo Alto Bajo Bajo Ato

Alto Bajo Alto Alto Alto

Racionalización de la base de proveedores: Cantidad activa de proveedores de la empresa Cambio porcentual en n° de proveedores activos en los últimos 5 años (+/-)

Alto Estable

Bajo 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

Bajo Alto Bajo Bajo

Alto Bajo Alto Alto

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Prácticas de cadenas logísticas (modelo de Fisher) Productos Innovativos

Productos Funcionales

Relación comprador vendedor N° de consejos activos comprador-vendedor Transferencia tecnológica no requiere pre aprobación de la administración p contactos Comunicación frecuente usando múltiples Costos de los riesgos compartidos se establecen por justicia más que negociación Ninguna parte actua oportunísticamente en desmedro de la otra Usa procedimientos formales para evaluar el rendimiento de proveedores Provee realimentación frecuente a los proveedores claves

Bajo Alto Alto Bajo Bajo Bajo Bajo

Alto Bajo Alto Alto Alto Alto Alto

Criterios de selección y evaluación de proveedores: Mínimo costo Tecnología de producto de proveedor Calidad del proveedor Habilidad del proveedor en customizar el producto Flexibilidad de entrega del proveedor Flexibilidad de volumen del proveedor Habilidad del proveedor en asistir el desarrollo del producto Buena voluntad del proveedor en hacer las inversiones requeridas Presencia global del proveedor Habilidad del proveedor en anticipar y satisfacer cambios tecnológicos en las entradas

Bajo Alto Bajo Alto Alto Alto Alto Alto Bajo Alto

Alto Bajo Alto Bajo Bajo Bajo Bajo Alto Alto Bajo

Pág.21

Prácticas de cadenas logísticas (modelo de Fisher)

Sistemas de información Visibilidad de inventarios con los proveedores críticos (seguimiento de ítem ubicación/donde es usado) C Compartir información f de Planificación f de Capacidad C con proveedores críticos (programación de la producción, programas MRP)

Productos Innovativos

Productos Funcionales

Alto

Bajo

Alto

Alto

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Determinación del mix de productos (productos de stock) La definición del mix está dado por: 1. Segmentación de clientes 2. Margen y venta potencial 3. Costo de mantener el inventario versus costo de demanda insatisfecha (back order o venta perdida) 4 4. La magnit magnitudd y frecuencia frec encia de las transacciones de demanda 5. El tiempo de ciclo de reposición versus ciclo de entrega 6. Impacto en la imagen de la marca 7. La actitud de la competencia 8. ¿Otros?

Pág.23

Determinación del nivel de servicio Ajustar las expectativas de servicio versus el costo: Expectativas del Cliente C t Costos

Desempeño de l competencia la t i

Costos de Mantener Stocks + Costo de Capacidad de Tpte

Costo de ruptura por disponibilidad de stock + Tiempo de entrega

50%

Costo Total

89%

95% Nivel de Servicio

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Diagramas causa-efecto para análisis del nivel de servicio

Comprender el costo de los Agotados:

30% al 47%

5% al 25%

MALA ESTIMACIÓN DE LA CANTIDAD A REPONER AL LOCAL Método de pronóstico equivocado

MALA REPOSICIÓN DE BODEGA A GONDOLA Descuido del reponedor

Calidad de los datos Problema Ppal.: AGOTADO EN SALA DE VENTA

Demora en la reposición por estar obstaculizado por otros

Planificación de la Categoría Frecuencia de abastecimeinto al local El producto se queda durmiendo en el CD

Fuente: • GMA 2002 • Héctor Gallardo 1995 • KOM International 2004

Acciones de la Competencia

INCUMPLIMIENTO DE LA CANTIDAD Y TIEMPO POR EL CENTRO DE DISTRIBUCIÓN

5% al 15%

Asignación de espacios en góndola Publicidad y promociones espontáneas Ordenes de Compra con Errores PROBLEMAS ADMINISTRATIVOS DEL LOCAL

Retraso en la entrega Incumplimiento de la cantidad solicitada INCUMPLIMIENTO DEL PROVEEDOR

4% al 35%

14% al 20%

GMA: 72% de los QS son ocasionados en los PDV Pág.25

Algunos desafíos logísticos y de gestión • 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 • 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)

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Cadena Logística Sincronizada

Beneficios y Desafíos de Cadenas Logísticas Sincronizadas Función de Supply Chain

La Sincronización permite lograr:

...Y requiere la habilidad para:

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

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

Pág.27

Visión global de la Planificación El S&OP conecta (une) los planes Estratégicos y Financieros de alto nivel, con las actividades semana-asemana, 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 Strategic Planning

2 Business Planning

Sales and Operations Planning

Demand Planning

6

Pág.28

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5

3

4

Supply Planning

Detailed Planning, Scheduling and Execution

Continuación >>

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Resumen Planificación, grandes pasos 1

Análisis/síntesis del Negocio y del proceso S&OP

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

2

Análisis/síntesis básico Demand Planning 3

Análisis/síntesis básico Supply Planning 4

Definición del modelo, presentación a la alta Gerencia 5

Implementación del modelo

Continuación >>

Pág.29

Análisis/síntesis del Negocio y proceso S&OP 1

Negocio y proceso S&OP:

Estrategia de la compañía Definición Proceso Demand Planning

Tendencias y desafíos de la industria

Definición Proceso Supply Planning

Benchmarking (Buenas prácticas)

Definición Proceso S&OP

Propuesta organizacional

Beneficios cualitativos para la empresa

Estrategia de desarrollo interna (Implementation Path)

Definición proceso S&OP: Políticas Participantes Dueño del proceso

Entregables reuniones Frecuencia reuniones KPIs

Recursos críticos (*)

Colaboración con proveedores

Horizonte de planificación

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.

Pág.30

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Análisis/síntesis básico Demand Planning 2

Demand Planning: Aplicabilidad PULL / PUSH

Dimensión geográfica Objetivos proyecto

Factores claves de éxito

Dimensión de producto

Interacciones entre ítems

Limitaciones actuales

Forecast Eventos -Características -Time-lag -Tipos

Beneficios esperados

Dimensión Tiempo (Time Bucket)

Patrones de demanda

¿Demand Planning Versus Demand Management?

Colaboración con proveedores

Drivers de complejidad del proyecto

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

Riesgos del proyecto

Forecasting estadístico para productos estables Optimización mark-down: Productos de moda, alta estacionalidad Forecasting de ciclo de vida para productos nuevos (presentación inicial productos)

Pág.31

Análisis/síntesis básico Supply Planning 3

SupplyPlanning: Drivers de inventarios Reposición de Sucursales / Salas

Niveles de Servicio

Stocks de Seguridad

Frecuencia Revisión reposición

Aplicabilidad PULL / PUSH

Reposición de CD

¿Demand Planning Versus Demand Management?

Horizonte Planeación Recursos críticos (*)

Objetivo de Tiempo de ciclo del CD

Colaboración con proveedores

Programación recursos críticos

Drivers de complejidad del proyecto

Riesgos del proyecto

Beneficios del proyecto

Reposición durante estación de ventas 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

Pág.32

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Beneficios potenciales de un proyecto de planificación

De acuerdo a experiencias de proyectos exitosos: ƒ

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

ƒ

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

ƒ

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

ƒ

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

ƒ

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

Pág.33

2.Segmentación de clientes

Pág.34

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Product-Centric versus Customer-Centric Dimensión Estrategia

Aspecto Meta Principal Oferta Ruta de creación de valor

Product-Centric

Customer-Centric

Mejores productos para los clientes

Mejor solución para el cliente

Nuevos productos

Paquetes personalizados de productos, servicios, soporte, educación, consultoría

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 de mercado

Precio por valor y riesgo

Estructura

Precio 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

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

Pág.35

Product-Centric versus Customer-Centric Dimensión Personas

Aspecto

Product-Centric

Aproximación al personal Poder a las personas que desarrollan productos: •La recompensa más alta es a quien trabaja en el siguiente producto con mayor desafío •Se S maneja j gente t creativa ti con ddesafíos fí y plazos l Proceso Mental

Customer-Centric 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

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

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Incorporación de la perspectiva del cliente Muy baja rotación, pero para clientes A+

Margen Cliente versus Rotación Productos Cliente, aporte alMargen Negocio A+ A B C D E

Rotación

por cliente versus Rotación productos: A B C X X X X X

D X

E

X X

X X X Baja rotación, pero para clientes A

En Cliente sensibilidad al tiempo de ciclo versus Rotación Productos Rotación Cliente, elasticidad (sensibilidad) al Lead Time y al Pedido Completo A B C D E

A X X X X

B X X X X X

C X X X X

D

E

X X X

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

Pág.37

Background Estrategia

Cambio de enfoque, desde: Segmentación: selección de segmentos

Segmentación de clientes en Segmentos de Servicio

1) Centrados en el producto

Product Managers

2)) Pérdida de oportunidades p de venta cruzada de productos 3) No permiten lograr una visión holística del cliente

Category/Brand Managers

Definición del mix de productos

Customer Managers

Estrategia y sistema logística

Cambio de enfoque, desde: Service Level Agreement

“Vender Vender lo que se vende”, vende , a “Seleccionar ciertos segmentos, y vender lo que estos segmentos necesitan”

Determinación de la demanda

Análisis estratégico Determinación de los inventarios

Pág.38

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Background Identificar componentes claves de servicio al cliente

Segmentación de clientes en Segmentos 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

Diseñar el sistema logístico

Pág.39

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 y que son bastante grandes para ser estratégicamente importante para nuestro negocio."

Pág.40

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Selección de los segmentos del mercado Concentración de segmento único

Especialización selectiva

Mercado 1 Mercado 2 Mercado 3

Mercado 1 Mercado 2

Mix Productos 1

Mix Productos 1

Mix Productos 1

Mix Productos 1

Mi P Mix Productos d t 1

Mi P Mix Productos d t 1 Especialización del mercado Mercado 1 Mercado 2 Mercado 3

Especialización del producto Mercado 1 Mercado 2

Mix Productos 1

Mix Productos 1

Mix Productos 1

Mix Productos 1

Mix Productos 1

Mix Productos 1 Cobertura amplia p Mercado 1 Mercado 2

Mercado 3

Mercado 3

Mercado 3

Mix Productos 1 Fuente: Cinco patrones de selección de mercado meta Derek F. Abel

Mix Productos 1 Mix Productos 1 Sólo en las grandes compañías

Pág.41

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

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Análisis Comparativo - Competitivo 3,0

Cotizacion de Servicios

2,5 2,0

Ejecución administrativa de solicitudes de servicio:

1,5

.

Ejecución del Servicio Operacional:

Facilidad para comunicarse con el despachador Honestidad del despachador

GAP Comparativo

1,0 Facilidad para saber dónde esta mi carga

Oportunidad en la recepción de la factura de servicios.

0,5 0,0

-2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

-0,5

Velocidad de cotización

-1,0 -1,5 Facilidad para saber la historia de mi requerimiento

Pág.43

Facilidad para comunicarse con el ejecutivo.

Información de un problema en ruta

-2,0 -2,5

GAP Competitivo

Fuente: Archivo : Analisis GAPs Encuesta Servicio . xls Hoja : Comparativo - Competitivo

Segmentación de clientes Algunos criterios importantes usados para diferenciar las metas de servicio por cliente: - Costo de servir - 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

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

Pág.44

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Segmentación estratégica de clientes Segmentación Push-Pull

Causan mayores costos para la empresa

• Pull:necesidades del cliente (drivers de valor de los clientes) • Push: perspectivas de la empresa (contribución, lealtad, ventas, potencial, etc) Contribución Por canal: Matriz de segmentación Push-Pull

Potencial

Manejo de pedidos

Servicios Logísticos

Causan mayores beneficios para la empresa

Soporte Financiero

Segmento 1 Segmento 2 Segmento 3 Etc.

Cliente 1

Conjunto de Servicios 1

Cliente 2

Conjunto de Servicios 2

Cliente 3

Conjunto de Servicios 3

2

Pág.45

Ejemplo Segmentación estratégica de clientes Programas diferenciados de servicios Servicios: • Rebates por exactitud de forecast • Descuentos por camiones completos • Descuentos por SKUs de grandes volúmenes • 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: • Descuentos por camiones completos

Estrategia

Mantener una alta participación Identificar rentabilidad y crecimiento

Participación oportunista

Segmentación en base a criterios de demanda y de oferta

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Clientes globales que compran por precio

Baja participación

Requerimientos de Servicio al Cliente

Tamaño de los clientes, ventas Pág.46

Segmentos de Clientes

Clientes regionales con menor poder de compra 2

Otros (muchos compradores pequeños)

Crecimiento sostenido en la rentabilidad

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Porcedimiento general para Segmentar Decidir las variables de segmentación (variables básicas)

Decidir la metodología de análisis de datos

Aplicar la metodología para identificar varios segmentos

Responden al objetivo de la segmentación

Técnicas monovariables Técnicas de análisis multivariables

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

Describir todos los segmentos usando las variables básicas y otras variables

Seleccionar segmentos objetivos

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Algunas variables base de segmentación

Mercados De consumo masivo

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

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Algunas técnicas de segmentación

1.

Mercados de consumo masivo

2.

Mercados business-to-business

1.

Análisis Factorial

2.

Análisis de Clusters

3.

Análisis RFM

4.

Análisis Chi-cuadrado (CHAID)

5.

Análisis de regresión múltiple

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 personal 2 2. Es más difícil para los consumidores cons midores artic articular lar claramente ssuss necesidades

OJO: la segmentación es probabilística. 1) Las técnicas suponen que los segmentos son mutuamente exclusivos 2) 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 queriendo diferentes tipos de beneficios.

Pág.49

¿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 pob ac o es basadas een las as cua cualidades dades o at atributos butos do dominantes. a tes

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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 segmentos. Desarrollo de Estrategia Integrar con otros segmentos o escenarios.

Pág.51

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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¿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 clusters basados en su distancia del uno al otro. 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.

Pág.53

¿Estadísticamente, cómo se hace?

Resumen del proceso de agrupación de objetos: Conocimiento del Negocio Operatibilidad solución

1 Pre definición número de clusters “n”

Selección arbitraria de 1 observación por cada cluster (semilla)

2

Por distancia con semilla / centride, (re)asignación de las observaciones en los “n” clusters

3

Cálculo de los nuevos Centroides (promedios de todas las observaciones en los clusters l t iindividuales) di id l )

Se cumple el máximo de iteraciones?

6 4

Se obtienen los clusters finales

5

Pág.54

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Ejemplo de 2-Clusters

Una muestra de 40,000 consumidores serán clusterizados basados en información de edad e ingresos Se seleccionan 2 clusters iniciales (semillas) Cluster 1

Cluster 2

Persona 32421 20 años $10K

Persona 12542 60 años $40K

Pág.55

Ejemplo de 2-Clusters

Con los 2 clusters establecidos inicialmente, a qué Cluster debe ir la persona 9483? Persona 9483 30 años $25K

Cluster 1 Persona 32421 20 años $10K

?

Cluster 2 ?

Persona 12452 60 años $40K

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Ejemplo de 2-Clusters

Es la Persona 9483 cercana a los del Cluster 1? Persona 9483 Edad Ingreso Distancia Total

30 25

Centroide del Cluster

Diferencia

20 10

10 15

Diferencia Cuadrado 100 225 325

O es la Persona 9483 cercana al Cluster 2? Persona 9483 Edad Ingreso Distancia Total

30 25

Centroide del Cluster

Diferencia

60 40

-30 -15

Diferencia Cuadrado 900 225 1,125

Pág.57

Ejemplo de 2-Clusters

Luego, la Persona 9483 es ubicada en el Cluster 1

Cluster 1 Persona 32421 20 años $10k

Cluster 2

Persona 9483 30 años $25K

Persona 12452 60 años $40K

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Ejemplo de 2-Clusters

Dónde va la Persona 342?

Persona 342 40 años $35K

Cluster 1 ? Persona 32421 20 años $10K Persona 9483 30 años $25K

Cluster 2 ?

Persona 12452 60 años $40K

Pág.59

Ejemplo de 2-Clusters

Es la Persona 342 cercana a los del Cluster 1? Centroide Persona 342 Edad Ingreso Distancia Total

40 35

del Cluster 20 10

Diferencia Diferencia 20 25

Cuadrado 400 625 1,025

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

Centroide Persona 342 Edad Ingreso Distancia Total

40 35

del Cluster 60 40

Diferencia Diferencia -20 -5

Cuadrado 400 25 425

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Ejemplo de 2-Clusters

Luego, la Persona 342 es ubicada en el Cluster 2

Cluster 1

Cluster 2

Persona 32421 20 años $10K Persona 9483 30 años $25K

Persona 12452 60 años $40K Persona 342 40 años $35K

Pág.61

Ejemplo de 2-Clusters

Se continúa este proceso hasta que asignan las 40.000 personas a uno de los dos 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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¿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) •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. Algunas soluciones pueden dar lugar a clusters que no agregan valor ni tienen sentido, dado los objetivos del estudio.

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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? jardín?, casa?, ¿le gusta el deporte al aire libre? 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 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.

Pág.65

3. Service Level Agreement (SLA)

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Objetivos del Acuerdo de Nivel de Servicio (SLA)

Satisfacción del cliente

Alineamiento del Negocio

•Desarrollar una cultura de rendimiento b basado d en ell cliente, li t y d de mejoramiento j i t continuo

•Alinear los esfuerzos de toda la cadena logística con las l prioridades i id d d dell cliente. li t

Creación de Valor 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.)

“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”.

Pág.67

Características del Acuerdo de Nivel de Servicio (SLA) –Es un Acuerdo –Es un Compromiso –Es Formal –Es 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 –Es un Contrato Dinámico –Es una Herramienta de Gestión.

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Contenido del Acuerdo de Nivel de Servicio 1. 2. 3. 4. 5 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20.

Misión y Visión de la cadena logística Procesos a desarrollar por el proveedor (operador de tecnología) Políticas de la cadena logística Objetivos estratégicos de la cadena logística Indicadores estratégicos gerenciales Dimensiones asociadas a los KPIs gerenciales Protocolo de medición de los KPIs Curvas de aprendizaje del proveedor (operador de tecnología) Roles de empresas en la cadena logística Estructura organizacional, roles organizacionales críticos, perfiles y responsabilidades, y número de personas por rol Roles y costos de las TIC (tecnologías de información y comunicaciones) Métodos y técnicas para mantener y mejorar el know-how operacional Estrategias para la continuidad operacional y planes de contingencia Seguimiento del servicio y reportes Procedimientos de comunicación y resolución de problemas Controles, seguimiento y evaluación a efectuar por FEMSA (generador de carga) Suministros del proveedor (operador de tecnología) Capacidad pactada y tolerancias de capacidad Horarios de los servicios Esquema de turnos operacionales

Pág.69

Contenido del Acuerdo de Nivel de Servicio 21. 22. 23. 24. 25 25. 26. 27. 28. 29. 30.

Tiempos de respuesta de los servicios Programa de mejoramiento de procesos Modelo de madurez de procesos, con estrategia de desarrollo Plan de implantación Tarificación de los servicios • Modelo de pagos • Incentivos/sanción de los servicios Condiciones operacionales bajo sistema tarifario de servicios Condiciones especiales de operación Vigencia y renovación del contrato Protocolo de cambios del Acuerdo de Nivel de Servicio (SLA) Anexos a) Capacidades prácticas (estándares) b) Benchmarking con otras empresas c) Protocolo de medición de KPIs d) Diagramas causa-efecto de KPIs e) Roles críticos f) Glosario

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Actividades para el desarrollo del Acuerdo de Nivel de Servicio Actividades para el desarrollo del SLA Fundamentos SLA Taller N° 1

•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 •5)

Taller N° 2

•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

Taller N° 3

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

Taller N°4

•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)

Ratificación Gerencias y firma SLA

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Service Level Agreement Ejemplos de políticas de servicio: ¿qué aspectos son positivos y negativos en los siguientes estándares de servicio?: 9“Aseguramos Aseguramos un 95% de cumplimiento de su pedido? 9“Nuestro tiempo de entrega es de máximo 2 meses” 9“Respondemos a su requerimiento en 24 Hrs” 9“Aseguramos un 99% de nivel de servicio” 9“En 9 En cualquier lugar de Santiago Santiago, le entregamos su Pizza en 30 minutos minutos”

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4. El siguiente paso: Definición del mix de productos

Válidos en mercados: •De consumo masivo, e •Industriales Pág.73

¿Cuáles son mis Armas? Las 4 P • Product Mix • Precios • Promociones • Distribución

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¿Cuáles son mis Ojos y Oídos? Información de Mercados Información POS Administración de Precios Programas de Lealtad Administración de Espacios

Las 4 P • Product Mix • Precio • Promociones • Distribución

Canales de Distribución Pág.75

¿Cómo logro la Coordinación? Información de Mercados Información POS Administración de Precios Programas de Lealtad

Las 4 P • Product Mix • Precios • Promociones

Administración de Espacio

• Distribución Canales

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Category Management Provee el Sistema Nervioso CATEGORY MANAGEMENT PROPORCIONA •La estructura Las Disciplinas •Las •Los Procedimientos Para fijar e implementar estrategias comerciales alineadas con las necesidades del consumidor

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¿QUE ES CATEGORY MANAGEMENT (CM)? CATEGORY MANAGEMENT Es el Proceso Administrar una categoría de productos o servicios y sus articulos relacionados, como una unidad estratégica de negocios, tomar todas las decisiones de comercialización de acuerdo con las metas de la categoría, que han sido desarrolladas tomando en cuenta las necesidades de los consumidores, el entorno competitivo y los objetivos de el detallista.

Pág.78

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Estrategias en la Gestión por Categorías

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

A n a l i s i s

La Pregunta

Definicion de Categoria

¿Qué es?

A li i Cross Analisis C Category C t

¿Cuál C ál es su iimportancia? t i ? ¿Oportunidades? O t id d ?

Rol de la Categoría Subcategoria / Segmento Classif Analisis Objetivos / Scorecard Estrategias para la Categoria Tacticas para la Categoria Implementacion Monitorear / Medir / Modificar

¿Cuál es la función estratégica? ¿Como impacta al consumidor meta y el objetivo? ¿Como asigno recursos dentro de la categoría? ¿Cuál es la situación actual? ¿Cómo vamos a medir el éxito de la categoría? ¿Cómo vamos a lograr los objetivos? ¿Qué acciones? ¿Cuando? ¿Presupuesto ? Ejecutar plan ¿Cómo lo estamos haciendo?

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Category Management tradicional: Proceso de planificación estratégica de la categoría

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

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Customer Centric Category Management: nueva tendencia del category management

Customer Centric Category Management (CCCM) Segmentación clientes D fi i ió categoría Definición t í guiada i d por clientes li t A n a l i s i s

Rol solución para el cliente Beneficios y oportunidades en clientes Estrategia para el cliente Merchandising objetivo Entrega de solución para el cliente Monitorear / Medir / Modificar

Ejecutar plan ¿Cómo lo estamos haciendo? ¿

Habilitadores emergentes: 1) Jerarquías dinámicas de productos 2) De líderes de categorías a líderes de clientes 3) Incorporación de programas de lealtad 4) CM tradicional analiza las categorías para “clientes medios”. CCCM analiza categorías por segmento de clientes

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Customer Centric Category Management: segmentación de clientes

Pág.83

Roles de las Categorías Roles de Categorías Destino

Rutina

Ocasionales / Estacionales

Conveniencia

Abastecimiento

Distribución

Servicio en Sala

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

Recepción en CD y Sala: •Auto reposición Transporte: •DSD Manejo en CD y sala: •Cross docking •Packaging listo para exhibición

Servicio completo

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

Recepción en CD y Sala: •Auto reposición Transporte: •DSD Manejo en CD y sala: •Minimizar movimientos •Reducir mermas

Semi Servicio

Estrategia de Adquisiciones: •Mejor calidad/fabilidad •Mejor M j costo t y té términos i dde pago Estrategia transaccional: •Algunos en comercio electrónico

Transporte: •Reducir tiempos de traslado M j en CD y sala: Manejo l •Reducir mermas •Packaging listo para exhibición

Auto Servicio

Bajo costo

Recepción en CD y Sala: •Auto reposición Manejo en CD y sala: •Minimizar movimientos •Reducir mermas

Auto Servicio

Diferenciado de la competencia

No diferenciado de la competencia

No diferenciado N dif i d dde lla competencia

No diferenciado de la competencia

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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. 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 )

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¿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 • 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

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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 Proporciona 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

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¿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

•

Busca ayuda cuando es necesario

•Implanta el plan

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

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Cuadros de Evaluación - Scorecard •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: 9Porcentaje j de Penetración en Hogares g 9Promedio de Transacciones en Valor 9Ventas en Valor 9Rentabilidad por Metro Lineal 9Cuota de Mercado del Minorista 9Numero de SKU’s 9Rentabilidad Bruta en Valor (y Crecimiento) 9Días de Inventario 9GMROI

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Scorecard SCORECARD ACTUAL

OBJETIVO

PARTICIPACIÓN Categoría de Departamento Categoría de Mercado CONSUMIDOR Nivel de Servicio Consumidor Tamaño de Transacción VENTAS Pesos Categoría Crecimiento % Ventas/Metros Cuadrados/Semana UTILIDAD Utilidad Bruta $ Margen Bruto % Utilidad Bruta/Metros Cuadrado/Semana MARCA PROPIA Ventas Utilidad Bruta $ Margen Bruto % INVENTARIO DE PRODUCTO Días de abastecimiento Inventario $ Rotación/Giros GMROI Nivel De Servicio

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5. Introducción al Demand Planning

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Concepto de Demanda

Demanda total

Demanda insatisfecha = Venta perdida + Back-orders Venta perdida por:

Demanda insatisfecha

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

Oferta (consumo)

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

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

Pág.93

Principales procesos de la cadena logística

Ventas y Ingeniería Logística Producción Compras Marketing Proveedores Capa 2

Proveedores Capa 1

Desarrollo de Clientes Gestión de la Demanda

Finanzas Y Contabilidad

Clientes Consumidores

Cumplimiento de Pedidos Gestión de Manufactura Desarrollo de Proveedores Desarrollo de Productos y Comercialización

Control de Gestión logístico Logística Inversa

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Evolución del Demand Planning

Gestión de marketing

Gestión de ventas

Forecasting de ventas y de marketing

- 30 años Sin forecasting

Finanzas

Gestión de operaciones Forecast Fo ecast Consensuado

Plan de demanda y de logística sincronizados a través de un proceso de gestión de demanda

Gestión de inventarios

Tiempo Comunicación del Plan de demanda a Logística

Colaboración en la Demanda con proveedores y clientes

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¿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 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) p pprecio,, número de Modelo de pprevisión = función ((ventas anteriores;; acciones empresa: tiendas; factores externos; etc.)

Pág.96

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¿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

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¿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

Queso

Jamón

Distribuidores

Canales de ventas

Todos los productos

No Comestibles

Ventas en supermercados

Ventas en farmacias

Lider

Jumbo

Jabón

Jabón.supermercado.jumbo

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¿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

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Importancia del Forecasting

Forecasting

Gestión de aprovisionamiento •Planificación de compras •Gestión de proveedores

Gestión de transporte •Planificación de camiones y rutas

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

Fabricación •Planificación de la producción

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Beneficios de la realización de Forecasting Generales

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

Gestión Comercial y Marketing

•Disminución de ventas perdidas •Control Control de precios de productos •Control de las promociones de los productos

Gestión 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

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

Pág.101

¿Por qué el mayor interés en Forecasting? 1. 2.

Aumento y mejora de procedimientos de forecasting, 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”).

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Encuestas a empresas: razones para mejorar las prácticas de Forecasting 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.

Mejorar satisfacción de clientes, Reducir quiebres de stocks, Programar producción más eficientemente, Disminuir requerimientos de stock de seguridad, Reducir costos de obsolescencia de productos, Mejorar gestión de despacho, Mejorar gestión de precios y promociones, Negociar mejores términos con los proveedores, Realizar decisiones de precios más informadas.

Pág.103

Características básicas de los Forecast 1. Los Forecasts siempre tienen error. Deben incluir el valor esperado y medición del error. MSE = ( ∑ ( Ai – Fi )2 ) / n sumatoria, de i = 1, ...., n p n: número de períodos Ai : 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). g g son más exactos qque los forecasts desagregados g g 3. Los forecasts agregados

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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 (fluctuación Estacionalidad (fl t ió estacional t i l pronosticable) ti bl )

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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 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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Principales debilidades actuales en las previsiones (Forecasting) 1.

2. 3. 4. 5.

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 pplanificación realizada ppor fabricación,, – Fabricación modifica el forecast realizado, por restricciones de capacidad y disponibilidad de materiales. 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. Diferentes deptos. de la compañía preparan diferentes forecasts (ventas, finanzas, producción, etc.) No se identifica cuáles son los drivers reales de la venta No se relaciona el forecast de ventas con el presupuesto de cada elemento de la cadena

Pág.107

6. Demand Planning

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

Demanda Esporádica o Intermitente

Corto Ciclo de Vida

Estacionalidad

Tendencia

Estacionalidad Difusa

Pág.109

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

Demanda esporádica: ejemplo: repuestos Estacionalidad predecible: productos de consumo de electrónica cuyo consumo aumenta en las vacaciones • Tendencia de crecimiento o declinación: producto nuevo 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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CICPERU

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AM BUSINESS

¿Tipos de productos que se benefician con el Demand Planning? Piense en los productos que usted pronostica. ¿Cuáles son sus patrones de demanda? Producto

Patrón de Demanda

Pág.111

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

1) Patrón de demanda:

2) Período de reposición (lead time de reposición)

3) Restricción computacional

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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 (St, Yt (S Tt, T Et) E) Yt: Demanda en período t St: valor medio+tendencia en período t Tt: componente estacional en período t Et: componente random en período t – Método de descomposición aditiva: Yt = St + Tt + Et Es apropiado cuando la magnitud de las fluctuaciones estacionales no varía con el nivel de la serie

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Descomposición de la Demanda –

–

Método de descomposición multiplicativa: Yt = St * Tt * Et Cuando la magnitud de las fluctuaciones estacionales aumenta o disminuye proporcionalmente con el nivel de la serie 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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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, 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? • Ciclo Ci l dde vida: id se genera un patrón t ó dde ciclo i l dde vida id a partir ti dde una unidad id d dde previsión i ió 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.

Pág.115

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

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Componentes de la Demanda 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 error acumulado l d significa i ifi que ell forecast f t es consistentemente i t t t sobre b o bajo b j llas ventas t 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 modelo

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Componentes de la Demanda –

–

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 • 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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Componentes de la Demanda Variación Irregular

Tendencia Cíclico

Añ 02 Año 01 00 Variaciones estacionales

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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 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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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 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 relaciones l i existentes i entre ell comportamiento i ddell mercado d y su efecto f sobre b lla ddemanda d dde llos productos.

Pág.121

Factores causales •

•

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 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

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Eventos •

• •

Eventos como promociones mediante cupones, la introducción o eliminación de productos, o un cambio de envase, son ejemplos de eventos especiales que tienen influencia, positiva o negativa, en la demanda de un producto. Los eventos son por tiempo limitado, con fecha de inicio y de término. La capacidad de atribuir las desviaciones de la demanda a un evento y de cuantificar el efecto del mismo son partes de la explicación de la demanda.

Pág.123

Ciclo de Demand Planning 1. Definir las jerarquías y Unidades de previsión

2. Preparar la historia

3. Crear forecast de Demanda, usando diferentes modelos

Sí 7. Enviar a Planificación

4. Evaluar el modelo

5. Sintonía fina del modelo Administrar excepciones 6. Incorporar información adicional

No Ok performance del forecast

Pág.124

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Ciclo de Demand Planning Media dinámica

Estacionalidad

Tendencia El histórico de demanda se descompone en 5 componentes

Eventos

Variables causales

Pág.125

Tipos de Eventos •

Eventos – Basados en Porcentajes – Calculado por el sistema

Ventas regulares Evento Historia Neta

100 25% 125

•

Eventos – Basados en Unidades – Ingresado por el usuario

Ventas regulares Evento Historia Neta

25% aumento 100 unidades

100 25 125

25 unidades aumento 100 unidades

Pág.126

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Eventos 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 -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

20687

C115G001

0

1

4

2

3

33595

C115G001

0

0

3

5

6

Pág.127 13

Eventos

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

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

Pág.128

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Desarrollo de la media dinámica

Para la media dinámica, obtener la historia filtrada Historia Filtrada = Total historia - eventos – factores causales - estacionalidad

Pág.129

Ciclo de Demand Planning

Pág.130

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Algoritmo para Demand Planning

1. Remover el impacto de eventos de juicio y factores causales 5. Reaplicar los impactos de los eventos de juicio y factores causales

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

6. Fin del modelo

3. Comparar el valor del modelo con la historia. Ver error para cada componente 4. Generar el modelo, considerando los componentes valor medio, tendencia, estacionalidades, eventos

OK modelo

No

Sí

Pág.131

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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Conocimientos y habilidades de Planners Conocimientos 1. 2. 3. 4. 5 5. 6.

Conocimiento de las políticas y procesos de negocio de la compañía. Conocimiento de los productos y mercados en los que opera la compañía. Alto conocimiento en los productos y mercados en los cuales desarrolla el forecasting. Alto conocimiento de las políticas de servicio al cliente. Especialización en el proceso de elaboración del forecasts y métodos de reposición de inventarios inventarios. 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 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.

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

Pág.133

Roles y Responsabilidades Actividad

Rol

Eventos

Product Manager R

Ingreso de los Eventos en el sistema Pronósticos de demanda

Planner

Analista Compras

I

C

Operaciones

C

R

I

R

I

I

I

R

R

C

I

I

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

I

R

I

Gestión y Optimización transporte

I

Ejecución traslados Definición Política Inventarios

Líder S&OP

R

Generación compras/traslados Ejecución compras/cotizaciones

Informática

I

R

R

Interfaces easyDemand-SAP

R

Mantención Base Datos

R

Coordinación áreas de Planificación,, Compras, p , Operaciones, Comercial, Finanzas

R

Control de Gestión

I

I

I

I

Logística inversa (Traslados desde sucursales) (gestión manual)

C

R

C

C

R

Roles: R = Responsable C = Consultado I = Informado

Pág.134

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Roles específicos para el Planner líder

Rol del Líder de Planificación Definir un proceso secuencial y repetitivo de planificación: planeación de la demanda y reposición Liderar el mejoramiento continuo en el modelamiento de la demanda Liderar el mejoramiento continuo en la gestión de inventarios y stocks de seguridad Liderar el mejoramiento continuo en la reposición continua: compras y traslados Aumentar permanentemente el número de ítems con reposición automática (de compras y de traslados) Convencer a la gente de compras, que compre lo recomendado por el sistema Convencer a la gente de operaciones, que traslade lo recomendado por el sistema Detectar permanentemente las debilidades del proceso de planificación, y corregirlas Identificar y liderar mejoras en el sistema einformático Proponer a los Product Managers mejoras en la gestión de sus inventarios Liderar técnicamente el proceso S&OP: la coordinación del área de planificación con los compradores, 11 gente de operaciones, product managers, finanzas (detallado en siguiente transparencia)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Pág.135

Roles específicos para el Planner líder

1 2 3 4 5 6 7 6

Rol del Líder de S&OP Definir un plan anual de reuniones: 1 reunión mensual 1 reunión semanal para análisis de excepciones Confeccionar la agenda de las reuniones. Enviar las agendas a los participantes de las reuniones, 2 días hábiles antes de la reunión Calcular, presentar y analizar los KPIs que se presentan en las reuniones Documentar y presentar todos los supuestos en los cuales se basa el Plan de Demanda y Reposición Enviar las minutas a los participantes de las reuniones, 2 días hábiles después de la reunión 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 tiempo, e informar los eventos correctos, y en la cantidad correcta)

Pág.136

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Jerarquía de necesidades para un proceso de excelencia

CAPITAL HUMANO

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

Talento Planners

Gestión de eventos

Limpieza de históricos

PROCESOS Proceso estructurado y formalizado

Entrenamiento Planners

Modelos, algoritmos, simulaciones, segmentaciones,

Parámetros de Planificación

DATOS TRANSACCIONALES

BASES LOGÍSTICAS PARA DEMAND PLANNING

Histórico de Ventas

Maestro de Productos

Exactitud de inventarios

Gestión sobre Histórico de Ventas Stock Perdidas di disponible ibl

Maestro de Proveedores

Área Planning

Políticas demanda e inventario

Sistema de Planning integrado al ERP

Pág.137 08

7. Análisis de excepciones estadísticas

Pág.138

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Calidad de la previsión MAD/M (error medio del forecast/valor medio)

Cada punto es una unidad de previsión M: valor medio del último período de la historia

Pág.139

Calidad de la previsión • •

•

El gráfico indica qué tan proyectable es el patrón de ventas Las unidades de previsión se agrupan en 4 áreas: – Calidad de previsión muy satisfactoria – Calidad de previsión satisfactoria – Calidad de previsión sólo suficiente – Tendencia esporádica Primero se deben analizar los ítems de alto volumen y alto error

Pág.140

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AM BUSINESS

Señales tempranas de alerta Error acumulado / MAD (error acumulado / error medio del forecast) Cada punto es una unidad de previsión

4

0 -3

M: valor medio del último período de la historia

Pág.141

Señales tempranas de alerta • •

•

Es menos sensible que el gráfico anterior (error acumulado) Indica que “algo importante” está sucediendo al producto: – Un competidor está ganando participación de mercado – Un nuevo producto está tomando fuerza Los segmentos de análisis: – Fuerte cambio negativo en tendencia – Débil cambio negativo en tendencia – Tendencia estable – Débil cambio positivo en tendencia – Fuerte cambio positivo en tendencia

Pág.142

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8. Profundización en Demand Planning

Pág.143

Tipos de modelos de forecasting 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. 2. Métodos cuantitativos – Forecasts generados a través del modelamiento matemático – Fortalezas: consistentes y objetivos, puede considerar muchos datos – Debilidades: no siempre los datos están disponibles, la calidad del forecast depende de la calidad de los datos. – Tipos de métodos cuantitativos: • Modelos de Series de Tiempo: asumen que el futuro asume los mismos patrones que el pasado • Modelos Causales (econométricos): exploran relaciones causa-y-efecto, usan variables para predecir el futuro.

Pág.144

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AM BUSINESS

Árbol de selección de métodos de forecasting No

Cambios grandes esperados No

Cuantitativo

Cualitativo

Sí

Sí

Conflicto entre unos pocos tomadores decisión decisión

Expertos muy caros No

Suficientes datos objetivos

Sección cruzada Series de Tiempo

Existe caso similar

Análisis político Sí

No

No

Sí

Análisis político

Mejor fuente Expertos Forecasting Juicio (predecir experto al experto)

Cambios grandes esperados

Tipos de datos Sí

No

Sí

Buen conocimiento de relaciones Sí No

No

Sí

Buen dominio de conocimiento Sí

Sí

No

No

Participantes Análisis Conjunto

Intenciones Jugar roles Analogías

Sistema Experto

Forecasting Basado en reglas

Extrapolación

Método Econométrico

Diferentes métodos proveen buenos forecasts Usar método seleccionado

Combinar Forecasts No

Sí

Pág.145

¿Cuál es la técnica de forecasting más exacta? Estudio M-Competition (Spyros Makridakis): ƒ Año 1982 ƒ 1001 series de tiempo ƒ Comparación de 21 métodos Conclusiones estudio: ƒ Para Horizontes de tiempo del forecasting, de 1 a 6 períodos hacia adelante: los métodos alisado exponencial, Holt y Winters son suficientes. ƒ Para horizontes > 6 períodos, son mejores los métodos de Lewandowski y Bayesianos ƒ Si existen estacionalidades, Holt-Winters es la mejor opción ƒ Para aplicaciones donde los grandes errores en forecasting tienen graves consecuencias (control de inventarios; planificación producción), el mejor criterio de exactitud es el MSE: promedio errores al cuadrados

Pág.146

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73

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Combinación de Forecasts: forecasting basado en reglas • • •

Combinaciones de forecasts han permitido disminuir el error de forecasting en un 7% (Makridakis 1983; Armstrong 1986) Forecast basado en reglas: incorpora información de expertos. Ejemplo: Forecast = peso * modelo de extrapolación + (1-peso) * modelo econométerico Si la empresa va a realizar cambios sustanciales en sus procesos de marketing, se debe poner mayor peso al modelo econométrico

Pág.147

Exactitud del Forecast: más allá de la frontera de la eficiencia 60

Holt-Winters

56

Single exp smoothing

52 Número de veces que el método fue el mejor o el segundo

Los métodos de suavizado exponencial son fuertes para el corto plazo ( ≤ 6 períodos)

Lewandowski

48 44 40

Parzen

Frontera de Eficiencia

36 32 28

Holt’s exp smoothing

24

Bayesian

Holt-Winters

20

Single exp smoothing

16 12 8

Box-Jenkins

AEP

4 1

2

3

Largo Plazo Corto Plazo

Pág.148

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4

5

6

7

8

9

10

Índice de sofisticación matemática Fuente: The Forecast Accuracy of Major Time Series Methods, Makridakis John Wiley & Sons

74

AM BUSINESS

Otras conclusiones empíricas de Forecasting 1. 2. 3 3. 4.

5.

Cuando se requieren de muchos forecasts, la extrapolación es el método más barato (métodos subjetivos son más caros). En general los métodos bottom-up son más exactos: forecast de cada SKU y luego ir agregando hacia arriba Los métodos simples de forecasting son suficientes – La sofisticación no agrega exactitud, pero agrega costos y reduce la comprensión. 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” Por lo cual, antes de la selección de la técnica de forecasting, se debe clarificar: – ¿Existen tendencias? (mínimo 24 observaciones, idealmente 50) – ¿Existe estacionalidad? – ¿Serie es estacionaria (promedio y varianza constante), o serie estocástica? (no se comportan bien las series de tiempo)

Pág.149

Otras conclusiones empíricas de Forecasting 6. – 7. – 8. – –

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 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). Válido en situaciones donde sí existe conocimiento experto bien estructurado acerca del item a ser pronosticado Respecto a las medidas de error de forecast, su selección es función del tipo de aplicación del forecast: Si se tienen muchas series y lo más importante es la tendencia central del error: El MdAPE: “median absolute percentage error” es más apropiado porque es invariante a la escala de los datos y no está influenciado por valores atípicos Si si los errores grandes del forecast son muy dañinos, el MSE: mean square error es el mejor método

Pág.150

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AM BUSINESS

Series de Tiempo 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 3. – 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, tendencia la serie y la serie con 1 retraso tienen alta correlación (el coeficiente de correlación es significativamente diferente de 0)

Pág.151

Series de Tiempo 5.

Algunas técnicas de forecasting: – Random walk ( Fk = Yk-1 ), – Média Móvil Simple, – Média Móvil Doble, – Suavización S i ió E Exponencial i l Si Simple, l – Suavización Exponencial Doble, – Estacional Aditivo, – Estacional Multiplicativo, – Holt-Winters Aditivo, – Holt-Winters Multiplicativo, – ARIMA (Box-Jenkins).

Pág.152

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Métodos clásicos de Previsión SIN ESTACIONALIDAD

CON ESTACIONALIDAD

SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL SIMPLE

ESTACIONAL ADITIVO

ESTACIONAL MULTIPLICATIVO

MEDIA MÓVIL DOBLE

SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL DOBLE

HOLT-WINTERS ADITIVO

HOLT-WINTERS MULTIPLICATIVO

CON TENDEN NCIA

SIN TENDENC CIA

MEDIA MÓVIL SIMPLE

Pág.153

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 dada 3. Principales métodos: MAD = Error medio absoluto = ( ∑ I Ai – Fi I ) / n MSE = ( ∑ ( Ai – Fi )2 ) / n

n: número de series

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

Pág.154

CICPERU

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Excelencia en Forecasting de Ventas 1. – 2. – – 3. – 4. – 5. 6. – 7. –

Comprender que el forecasting es gestión de procesos y no un programa computacional Un buen software no garantiza un buen forecasting, Pronosticar la demanda y no la oferta (planificar la oferta) El forecast no debe estar limitado por la capacidad de producción, Debe quedar registro de la demanda insatisfecha. Comunicar, cooperar y colaborar en los forecasts Forecasting es multifuncional Eliminar las islas de información y análisis Construir una única infraestructura de Forecasting Integrar herramientas cuantitativas y cualitativas Definir el forecasting de ventas como una función importante Definir políticas y prácticas que refuerzan la visión que el forecasting es importante Aplicar el forecasting sistemáticamente Medir y seguir la calidad del forecasting

Pág.155

9. Algunos métodos matemáticos

Pág.156

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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: n

(Y

MM

=F = t -1

t -1

+Y

+ Y + ..... + Y

t-2

t-3

Xt =

n

t

ΣX

)

t-n

t-i

i=1

n

• Previsión para el próximo período: media aritmética de los valores observados en los últimos “n” períodos. Pág.157

1.- Media Móvil Simple

• n pequeño: media móvil muy sensible •ng grande: media móvil p poco sensible Ventas de VHS Meses - (1998)

Ventas

01

1385

Media Móvil (n=2)

Previsión

Error

02

1277

1331

03

1315

1296

1331

-16

04

1185

1250

1296

-111

05

1276

1231

1250

26

06

1254

1265

1231

24

07

1268

1261

1265

3

08

1132

1200

1261

-129

09

1047

1090

1200

-153

10

1198

1123

1090

109

11

1104

1151

1123

-19

12

1139

1122

1151

-12

Pág.158

CICPERU

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1.- Media Móvil Simple

Ventas de VHS

Meses - (1998)

Ventas

01

1385

Media Móvil (n=3)

Previsión

Error

02

1277

03

1315

1326

04

1185

1259

05

1326

-141

1276

1259

1259

17

06

1254

1238

1259

-5

07

1268

1266

1238

30

08

1132

1218

1266

-134

09

1047

1149

1218

-171

10

1198

1126

1149

49

11

1104

1116

1126

-22

12

1139

1147

1116

23

Pág.159

1.- Media Móvil Simple

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

• 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 Pág.160

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80

AM BUSINESS

2.- Suavización exponencial Simple

F: forecast Y: demanda

F = α*Y t

t-1

+(1-α)*F

0 ≤α≤ 1

t-1

Equivale a:

F = F t

t-1

+α*( Y - F ) t-1

t-1

error Pág.161

2.- Suavización exponencial Simple

Valores de alfa Observación

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

Yt-1 Yt-2

10% 9,0%

20% 16%

30% 21%

40% 24%

50% 25%

60% 24%

70% 21%

80% 16%

90% 9%

100% 0%

Yt-3 Yt-4

8,0% 7,2%

12,7% 10,1%

14,8% 10,4%

14,5% 8,7%

12,5% 6,3%

9,7% 3,9%

6,2% 1,9%

3,2% 0,6%

0,9% 0,1%

0% 0%

Yt-5 Yt-6

6,6% 5,9%

8,2% 6,6%

7,2% 5,0%

5,3% 3,1%

3,1% 1,6%

1,5% 0,6%

0,6% 0,2%

0,1% 0%

0% 0%

0% 0%

Yt-7 Yt-8

5,3% 4,8%

5,2% 4,2%

3,5% 2,5%

1,9% 1,1%

0,8% 0,4%

0,2% 0,1%

0,1% 0%

0% 0%

0% 0%

0% 0%

Yt-9 Yt-10

4,3% 3,9%

3,4% 2,7%

1,7% 1,2%

0,7% 0,4%

0,2% 0,1%

0% 0%

0% 0%

0% 0%

0% 0%

0% 0%

Yt-11 Yt-12

3,5% 3,1%

2,1% 1,7%

0,8% 0,6%

0,2% 0,1%

0% 0%

0% 0%

0% 0%

0% 0%

0% 0%

0% 0%

Yt-13 Yt-14

2,8% 2,5%

1,4% 1,1%

0,4% 0,3%

0% 0%

0% 0%

0% 0%

0% 0%

0% 0%

0% 0%

0% 0%

Yt-15 Yt-16

2,3% 2,1%

0,9% 0,7%

0,2% 0,1%

0% 0%

0% 0%

0% 0%

0% 0%

0% 0%

0% 0%

0% 0%

Yt-17 Yt-18

1,9% 1,7%

0,6% 0,5%

0,1% 0,1%

0% 0%

0% 0%

0% 0%

0% 0%

0% 0%

0% 0%

0% 0%

Yt-19 Yt-20

1,5% 1,4%

0,4% 0,3%

0,0% 0,0%

0% 0%

0% 0%

0% 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%

Pág.162

CICPERU

81

AM BUSINESS

3.- Suavización exponencial Doble

Método de Holt

• Método definido por tres ecuaciones: - Nivel:

M =α*Y +(1-α)*(M + T ) t

t

t -1

t -1

- Tendencia: T =β*(M -M )+(1-β)*T t

t

t -1

t -1

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

- Previsión: Ft +n = M t + (n) * Tt

β:Constante de suavización de tendencia (0, 1) t: período actual

Pág.163

4.- Holt-Winters: tendencia y estacionalidad multiplicativa

• Método definido por cuatro ecuaciones: - 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

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

t

t

t-s

s: largo de la estacionalidad

- Previsión: Ft +n = ( M t + (n) * Tt ) * S t-s+n Pág.164

CICPERU

82

AM BUSINESS

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 transacción ňt = ňt-1 Si xt > 0 (ocurre una transacción), entonces: zt = α * xt + ( 1 - α ) * zt-1 ňt = α * nt + ( 1 - α ) * ňt-1 Donde: zt : Estimado al término del período t, del tamaño medio de la transacción nt: número de períodos desde la última transacción ňt :Valor estimado de n al término del período t

Pág.165

6.- Métodos subjetivos 1. 2. 3 3.

4.

Los métodos estadísticos asumen que los patrones/relaciones históricas no van a cambiar en el período de forecasting. 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. Pero antes de usar el juicio para mejorar el forecasting, 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. 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

CICPERU

83

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6.- Métodos subjetivos Método Ancla: 1. 2. 3.

4. 5. 6. 7.

El método comienza con una tasa de crecimiento ancla, dada por extrapolación (método objetivo), o dado por un Target forecast. Cada participante recibe con anticipación de la reunión este forecast inicial (ancla), como también información económica, de la industria, de la empresa p y de la competencia. p 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. 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. 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 g comprueben p su importancia p en uno u otro sentido. También se ignoran los factores que sólo 1 ó 2 integrantes creen que tendrán influencia. 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.

Pág.167

7.- Métodos subjetivos Efecto estimado de los diferentes factores causales en cambiar la tasa Base o ancla de un X% 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

% positivo =

% negativo =

Económico Industria Competitivo Tecnológico Otros (especificar) Influencia completa 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 Pág.168

CICPERU

84

AM BUSINESS

10. Regresiones (factores causales)

Pág.169

Los modelos de regresión son apropiados cuando: 1. 2. 3. 4 4.

Cuando existe una fuerte relación causa-efecto y está relación es estable. Cuando las variables independientes son conocidas y predecibles. Cuando se requiere realizar simulaciones what-if. Cuando se requiere efectuar análisis de sensibilidad sensibilidad. Variables independientes Interna/Endógena Precio de producto Gasto en publicidad Nº de productos a introducir Nº de productos a discontinuar Nº de tiendas Etc.

Externa/Exógena Precio competencia Gasto de los consumidores Índice de precios al consumidor Autoventa Cambio tecnológico Etc.

Pág.170

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85

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Factores Causales (Modelos econométricos) 1. – –

2.

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 Regresión lineal multivariable

– –

Y = a + b1*X1 + b2*X2 + ... + bp*Xp Ejemplo: valor de un automóvil: • • • •

3.

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 Valor 16.000 000 – 1.000 1 000 *(antigüedad *( ti ü d d auto) t ) - 0,15*(kilómetros 0 15*(kiló t recorridos) id )

También hay modelos de regresión no lineales.

Pág.171

Diagrama de Dispersión

Linear

Logarítmica

Polinomial

Potencia

Exponencial

Media Móvil

Pág.172

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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 Y Y. La palabra regresión en Estadística corresponde a la palabra función en Matemática Asi, la correlación revela sí existe una relación funcional entre una variables y las restantes 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 y = variable dependiente x = variable independiente a = constante = intercepto (punto en que la recta corta el eje de los Y) b = constante = coeficiente de regresión

Pág.173

Ecuación Lineal Simple 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

XY

01

907

11,20

822649

125,44

10158,40

02

926

11,05

857476

122,10

10232,30

03

506

6,84

256036

46,79

3461,04

04

741

9,21

549081

84,82

6824,61

05

789

9,42

622521

88,74

7432,38

06

889

10,08

790321

101,61

8961,12

07

874

9,45

763876

89,30

8259,30

08

510

6,73

260100

45,29

3432,30

09

529

7,24

279841

52,42

3829,96

10

420

6,12

176400

37,45

2570,40

11

679

7,63

461041

58,22

5180,77

12

872

9,43

760384

88,92

8222,96

13

924

9,46

853776

89,49

8741,04

14

607

7,64 ,

368449

58,37 ,

4637,48 ,

15

452

6,92

204304

47,89

3127,84

16

729

8,95

531441

80,10

6524,55

17

794

9,33

630436

87,05

7408,02

18

844

10,23

712336

104,65

8634,12

19

1010

11,77

1020100

138,53

11887,70

20

621

7,41

385641

54,91

4601,61

Totales

14623

176,11

11.306.209

1.602,097

134.127,90

Pág.174

CICPERU

87

AM BUSINESS

Ecuación Lineal Simple • Calculo del valor de “b”: i=n

i=n

ΣXiYi

b=

i=1

i=n

-- nXY

Σ Xi - nX i=1 2

-

Y=

2

n

=

176,11 = 8,8055 8 8055 20

i=n

-

X=

b=

Σ Yi

ii=1 1

Σ Xi

i=1

=

n

14.623 = 731,15 20

134.127,90 – (20)(731,15)(8,8055) 11.306.209 – 20 (731,15)

2

=

5.365,08 614.603

= +0,00873

Pág.175

Ecuación Lineal Simple • Calculo del valor de “a”:

-

-

a = Y - bX

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

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

-

Y = 2,423 + 0,00873Xi

Pág.176

CICPERU

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Ecuación Lineal Simple 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 p positivas o negativas g para p diferentes observaciones,, podemos p minimizar matematicamente de la siguiente forma:

i=n

Σ (Y – Y ) ∧

i

2

i

i=1

(Yi)

= valor real de Y para la observación i

l estimado ti d d de Y para a observación b ió i (Ŷi) = valor Como estamos minimizando Ŷi = a + bXi i=n

Σ [ Y - (a bX – X )]

2

i

+

i

i

i=1

Pág.177

Ecuación Lineal Simple Método de los Mínimos Cuadrados

i=n

Σ [ Y - (a bX – X )]

2

i

+

i

i

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:

i=n

i=n

Σ Y = na + bΣ X i

i=1

i

i=1

i=n

i=n

i=n

Σ X Y = aΣ X + bΣ X i

i=1

i

i

i=1

i

2

i=1

Pág.178

CICPERU

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AM BUSINESS

Ecuación Lineal Simple Método de los Mínimos Cuadrados

i=n

i=n

Σ Y = na + bΣ X i

i=n

i=n

i=n

Σ X Y = aΣ X + bΣ X

i

i=1

i

i=1

i=1

i

i

i=1

i

2

i=1

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

i=n

-ΣXiYi - nXY

b=

i=1

i=n

ΣX - nXi=1

2 i

-

-

a = Y - bX

Ŷi = a + bXi

2

Pág.179

Ecuaciones Linear

Logarítmica y = a + bx

Potencia

Polinomial y = a + blnx

Exponencial lny = a + blnx

2

y = a + bx

Média Móvil lny = a + bx

Pág.180

CICPERU

90

AM BUSINESS

Error Padrón de Cálculo Y

Ŷ = a + bx Y2

Errores o Residuos

εi =

∧

(Yi – Yi) = 0

Yi – Ŷi a

Coeficiente linear

b=

Y2 – Y1 X2 – X1

b Y1 X X2

X1

tg =

El p punto calculado es coincidente con la observación y portanto no existe error

cateto opuesto = coeficiente angular cateto adyacente

i=n

Σ (Y – Y ) ∧

i

i

2

i=1

SYX = error padrón =

n-2

Pág.181

Correlación midiendo la Fuerza de la Asociación

r

2

= Coeficiente de determinación =

r = Coeficiente de correlación = Obs:r será negativo si b es negativo r será positivo si b es positivo r será igual a cero si b es igual a cero

SQReg STQ

r

Mide la proporción de variación, que es explicada li d por lla variable i bl iindependiente d di t en ell modelo de regresión

2

Mide la fuerza de una relación entre d variables dos i bl

Pág.182

CICPERU

91

AM BUSINESS

Ejercicios en Excel 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 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

Ventas

1

15,098

2

60,166

406,861

3

142 257 142,257

340 892 340,892

4

144,442

990,181

5

415,027

125,658

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

Pág.183

Formas de mejorar el modelo 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.

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

Pág.184

CICPERU

92

AM BUSINESS

Ejercicios avanzados en Excel Uso de variables Dummy (variables simuladas): 1. Para capturar eventos. Ejemplo: partida de ERP, cierre de Centro de Distribución, etc. 2. Para capurar estacionalidad 3. Para considerar valores atípicos o outliers. Se adjuntan ejemplos en Ms-Excel. Ms Excel Desarrollar modelo de regresión usando variables Dummy en: Año

Ventas (miles de US$) Y

Gasto en Publicidad (miles de US$) X1

1995

10

2

1996

15

2

1997

14

2

1998

12

3

1999 999

200

4

2000

30

7

2001

40

8

2002

37

10

2003

60

12

2004

70

15

Evento X2

Destrucción de Horno

Destrucción de Horno

Pág.185

11. Promociones y elasticidades

Pág.186

CICPERU

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AM BUSINESS

Análisis y Forecasting de Promociones • 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. • 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

CICPERU

94

AM BUSINESS

Análisis y Forecasting de Promociones

Pág.189

Elasticidad precio de la Demanda 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 pprecio causa un 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 precio 2. Elasticidad precio cruzado de la demanda – Cambio porcentual en la cantidad demandada de un producto / cambio porcentual en el precio i dde otro t producto d t – E = (% ΔQa ) / ( % ΔPb) = (ΔQa / Qa ) / (ΔPb / Pb)

Pág.190

CICPERU

95

AM BUSINESS

Elasticidad precio de la Demanda Demanda relativamente elástica & inelástica

D ((elástica)) D (inelástica) Modelo de elasticidad constante

Precio

Log de Precio

Pág.191

Factores que afectan la elasticidad • 1) Existencia de productos sustitutos –Mientras más sustitutos más elasticidad • 2) Durabilidad de los productos –Productos Productos de relativa durabilidad, 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 y en el largo g pplazo,, pporque q los clientes tienen más tiempo p en ajustar j su comportamiento • 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

Pág.192

CICPERU

96

AM BUSINESS

Diferentes elasticidades de la demanda 1. 2. 3. 4 4. 5.

Elasticidad precio de la demanda Elasticidad al nivel de servicio de la demanda Elasticidad espacio en el lineal de la demanda Elasticidad publicidad de la demanda Etc.

Pág.193

12. Proceso S&OP

Pág.194

CICPERU

97

AM BUSINESS

Introducción Ciclos Planificación - Ejecución REQUISITOS DEMAND MANAGER O PLANNER 1) Ciclo demanda con la mayor calidad y velocidad posible

SEGMENTOS 2) Mejoramiento continuo forecasts SUPPLY DEMAND

CICLO PLANIFICACIÓN REQUISITOS SUPPLY PLANNER 1) Ciclo reposición a la mayor velocidad posible 2) Mejoramiento continuo forecasts/inventarios

PLANIFICACIÓN PRODUCCION

DEMAND PLANNING

PLANIFICACIÓN PRODUCTOS TERMINADOS

MARKETING

-

PLANIFICACIÓN COMPRA

PLANIFICACIÓN DE VENTAS

BUSINESS PLANNING

REQUISITOS RETAILER 1) Coordinación anticipada promociones y eventos 2) Alta exactitud inventarios > 98%

PLANIFICACIÓN DE OPERACIONES Y Sales

REQUISITOS COMPRADOR 1) Generación de la compra a la mayor velocidad posible 2) Respetar las cantidades definidas 3) Administrar los back orders de compras (Backlog) GESTIÓN DEMANDA COMPRAS

RETAILER

PLANIFICACIÓN VENTAS Y OPERACIÓN - S&OP -

CONSUMIDOR

VENTAS MANEJO DE ORDENES REQUISITOS TRANSPORTE 1) Cumplimiento de rutas (horarios) 2) Manejo óptimo de cargas

BODEGA MATERIALES PRODUCCION --

--

TRANSPORTE DISTRIBUCIÓN

CICLO EJECUCION SERVICIO AL CLIENTE

REQUISITOS BODEGA MATERIALES CENTRO DISTRIBUCIÓN 1) Alta exactitud inventarios > 98% (PRODUCTOS TERMINADOS) CICLO EJECUCION - MANUFACTURA 2) Sincronizados movimientos físicos y lógicos 3) Rápida distribución de inventarios. REQUISITOS PRODUCCIÓN REQUISITOS CENTRO DISTRIBUCIÓN 1) Cumplimiento ítem, fecha-hora, cantidad 1) Alta exactitud inventarios > 98% REQUISITOS PROVEEDOR 2) Sincronizados movimientos físicos y lógicos 1) Cumplimiento ítem, fecha, cantidad 3) Rápida distribución de inventarios. PROVEEDOR

Pág.195

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

Ciclos de planificación

Año 1

Año 2

E F M A M J J A S O N D E F M A M J J A S O N D E

Ciclo de Presupuestación Establecimiento de metas

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.

Pág.196

CICPERU

98

AM BUSINESS

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

Ubicación del proceso

Planificación Estratégica

Planificación de Negocios (Plan Financiero)

D E M A N D P L A N N I N G

C A P A C I T Y

Sales and Operations Planning Plan Ventas I Plan Operaciones

Programación Maestra

Participan: Ventas, Servicio al Cliente, Producción, Marketing, Finanzas, Abastecimiento, Compras, Logística.

P L A N N I N G

Programación detallada de Fabricación y Compras

Importancia del proceso de S&OP Proceso 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.

Pág.197

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

Conceptos

Plan grueso de abastecimiento

Forecast base sin restricciones (baseline forecast)

Proceso S&OP Oferta Of t Aj Ajustada t d •Compras •Manufactura •Inventario •Transporte •Bodegas •Etc.

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

•Forecast de demanda con restricciones •Plan de abastecimiento ajustado •Plan de demanda ajustado •Plan de finanzas ajustado Baseline Demand: demanda que excluye eventos y problemas en los datos (outliers: valores atípicos )

Pág.198

CICPERU

99

AM BUSINESS

Proceso integrado de Planificación de Ventas y Operaciones (S&OP) Participan: Ventas, Servicio al Cliente, Producción, Marketing, Finanzas, Abastecimiento, Compras, Logística.

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

R ió Nº 1 Reunión

Pl de Plan d ddemanda d y fforecastt sin i restricción t i ió

Reunión Nº 2

Forecast de demanda con restricción Plan grueso de abastecimiento

Reuniones periódicas mensuales

Restricciones abastecimiento Reunión Nº N 3

Sintonía fina con alineamiento o balanceo entre los planes de oferta y demanda

Detalle eventos y promociones

Importancia del proceso de S&OP Proceso 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.

Pág.199

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

Flujo del proceso

Proceso con ciclo mensual

Planillas 4ª fase Decisiones para cada familia producto Eventos/promociones

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

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

Participan: Ventas, Servicio al Cliente, Producción, Marketing, Finanzas, Abastecimiento, Compras, Logística.

Paso 3 Supply Planning -Planificación gruesa capacidad recursos

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

Planillas 3ª fase Recomendaciones Plan US$ Agenda

Planillas 2ª fase Reportes de capacidad Lista de problemas de capacidad

Planillas 1ª fase Supuestos claves de los Forecasts Management Forecast

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

Fin de mes

Datos Históricos Planillas para ventas terreno

Pág.200

CICPERU

100

AM BUSINESS

Reunión de S&OP Agenda 1.

Revisión de la agenda anterior

2.

Revisión de los resultados:

3.

•

Ventas v/s Forecast

•

Producción v/s Plan

•

Inventarios v/s Plan

Revisión de los planes por familia de productos: •

Supuestos base

•

Presupuesto de ventas

•

Restricciones

•

Escenarios

•

Toma de Decisiones

4 4.

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

5.

Nuevos productos

6.

Proyectos especiales

7.

Resumen de acuerdos y tareas

8.

Críticas al proceso

Pág.201

Proceso S&OP típico

Presupuesto

Meta Financiera

Gap

Problemas

Resultados Actuales

Acciones Plan de Demanda

Plan de Oferta

Pág.202

CICPERU

101

AM BUSINESS

Proceso S&OP

Requisitos para un proceso S&OP exitoso 1. 2.

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

3. 4. 5. 6. 7. 8.

9. 10. 11. 12. 13.

Revisión de resultados de la reunión anterior, nuevo S&OP, crítica al proceso

Debe alimentarse con un forecast de demanda sin restricciones (un baseline forecast, insesgado, debe ) alimentar el pproceso). El proceso debe ser multi funcional. Los integrantes deben estar empoderados para tomar decisiones. El proceso debe ser disciplinado y no sesgado. El proceso debe ser colaborativo y debe buscar el consenso. 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. El proceso se debe medir (exactitud del forecast). Debe ser soportado por tecnología de planificación de oferta-demanda. Documentar supuestos (participación de mercado, política de inventarios retail, etc.) Debe tener acceso a entradas externas. Ejemplo: información POS Debe estar soportado en un Balanced Scorecard

Pág.203

Proceso S&OP Modelo de madurez de proceso S&OP de 4 estados Estado 1 Proceso marginal

Estado 2 Proceso rudimentario

Estado 3 Proceso clásico

Reuniones informales •Programación esporádica

Reuniones formales •Programación habitual

Reuniones formales •100% atención y participación

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

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

Habilitación tecnológica mínima •Multitud de planillas de cálculo (Excel)

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

Estado 4 Proceso ideal Reuniones Event-Driven •Reuniones cuando se detectan desbalances entre demanda-oferta 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

Para efectos de benchmarking

Pág.204

CICPERU

102

AM BUSINESS

Proceso Demand Planning Ciclo

2

1

Obtener el Line Base Forecast

3

Administrar información de eventos Y factores causales

Administrar Excepciones

Clasificar Patrones de Demanda

4

3

Construir el Plan Consensuado

Implementar el Plan y Revisar Rendimiento

Pág.205

Proceso Demand Planning Ciclo Desbalances Oferta-Demand (falta/exceso de inventario Cambios en ciclo de vida de productos (Inicio/fin de demanda)

Eventos planificados

Eventos operacionales que interrumpen la cadena

Alertas tempranas de demandas anómalas

Administrar Excepciones

Sesgos +/- en forecasting

Cambio significativo en lead time de reposición Cambios en ROP, ROQ Cambos en drivers de la demanda

Pág.206

CICPERU

103

AM BUSINESS

Proceso Demand Planning Organización de la función de Forecasting Enfoque independiente

Formas de organi organizar ar la función de forecasting de demanda

Cada Depto. elabora su forecast

Se asigna Enfoque concentrado responsabilidad a un Depto

Enfoque negociado

Enfoque consensuado (S&OP)

Cada Depto. elabora su forecast y se negocian

Desventaja Falta de integración , coordinación y colaboración Desventaja Falta de colaboración. colaboración Ejemplo: a) Forecast de operaciones tiende a ser basado en restricciones de capacidad e ignora la demanda de mercado b) Forecast de marketing, sólo considera forecasts de demanda y no considera restricciones de capacidad (sistemas de Producción o Logísticos Desventaja Falta de colaboración

Se forma Comité con representantes ventas ventas, marketing, operaciones, finanzas

Ventaja Alta integración , coordinación y colaboración Resulta en un MEJOR forecast de demanda

Pág.207

Proceso Demand Planning Metodología Tópicos iniciales de clarificación 1) Base de Clientes: amplia o reducida 2) Estrategia de completación de pedidos (order-fullfilment) 3) Características de los datos 4) Número de forecasts 5) Número de productos nuevos 6) Diferencias geográficas (regionales) 7) Estacionalidad 8) Tendencias 9) Nivel de desarrollo de los sistemas y personas 10) Existencia y rol de presupuesto de ventas 11) Exactitud requerida

≤ 50 clientes; 50 ≤ clientes ≤ 100; > 100 clientes Order-to-stock; Order-to-Finish; Make-to-order; Design-to-order Demanda total?, Cuánta historia, nivel de detalle, factores causales, etc. Nº SKUL, Nº PDV, Nº canales distribución Variaciones de productos, nuevos productos, etc. Patrones de Demandas por geografía negocio Existencia de estacionalidad Existencia de tendencia Nivel educacional y experiencia; potencia sistemas Existencia de presupuesto Existencia de presupuesto

Pág.208

CICPERU

104

AM BUSINESS

Proceso Demand Planning Metodología Definiciones iniciales: 1) Definición y número de familias de productos 2) Políticas S&OP 3) Definir el horizonte de planificación planificación, frecuencia de forecasting forecasting, el “demand demand time fence fence”, etc. 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. 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). Pág.209 11) Definir Balanced Scorecard para S&OP y DP.

Proceso de planificación de la demanda Flujo Revisar los supuestos

Comparar los resultados contra el forecast

Ejecución del Plan

Documentar los supuestos

Generar el base line forecast

Limpieza de Históricos Valores atípicos Eventos

Conciliar el baseline forecast con los pplanes de venta ppor familia de producto

Business Plan Desarrollar planes de ventas

Plan de ventas por ítem

Pág.210

CICPERU

105

AM BUSINESS

Proceso Demand and Supply Planning Calendarización Roles

Lunes

Planners

Ingresar eventos: 1) De previsión 2) Históricos

Martes

Miércoles

Viernes

1

Ejecutar órdenes de traslado

Operaciones

Generar órdenes de traslado Generar órdenes de compras

2

Generar órdenes de traslado 3

Generar órdenes de traslado

Generar reposición coordinada

4

Ejecutar órdenes de traslado

Ejecutar órdenes de traslado

Ejecutar órdenes de traslado

Ejecutar órdenes de compras

Información de eventos

Ejecutar las órdenes de compras

Cotizar

Product Managers

Semanas posteriores

Recalcular parámetros reposición ROP y ROQ

Generar órdenes de traslado

Compradores

Jueves

Información de eventos

Mercado

Oferta de mercado

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

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

Pág.211 11

Proceso Demand Planning Ejemplos

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

Unidad de Negocios

Impulsores de la Demanda

Familia productos Subfamilia productos Modelo / marca Tamaño paquete SKU SKU por Cliente

Algoritmos

Determinación de la Demanda

SKU por Cliente y Ubicación

• •

Definir el nivel de forecasting Reglas de ajustes de forecasts y asignaciones (bottom-up, top-down, middle-out),

Agregación / desagregación del Forecast

Drivers de la Demanda

Pág.212

CICPERU

106

AM BUSINESS

Proceso Demand Planning Jerarquía de productos Agregación / desagregación del Forecast Business Plan 2

Total compañía Unidad de Negocios

3

Familia productos

1

Forecast consensuado

Forecast Operacional (Baseline Forecast))

Subfamilia productos Modelo / marca Tamaño paquete SKU SKU por Cliente SKU por Cliente y Ubicación Definir el nivel de forecasting Reglas de ajustes de forecasts y asignaciones (bottom-up, top-down) Pág.213

Proceso Demand Planning Entes involucrados Consumos Demanda Insatisfecha Factores Causales Proyectos

Impulsores de la Demanda

Determinación de la Demanda

•Stock previsto •Capacidades transporte, y almacenamiento

Manejo de Órdenes •Compra •Traslado

Determinación de los inventarios Red de Distribución

Segmentación: •Productos •Proveedores •Usuarios

Demand and Supply Planner Pág.214

CICPERU

Determinación de los costos logísticos

Usuarios

107

AM BUSINESS

Resumen S&OP

Macro actividades: Category Review

Baseline Forecast mediano plazo Split categoría/segmento/marca/producto

Factores Causales

Eventos

Plan de Demanda a medio plazo

Pág. 215

Factores Causales

Baseline Forecast corto plazo Split SKU

Restricciones externas

Factibilización Plan de Demanda

Eventos e tos

Restricciones internas

Pág.215

KPI’s (Key Performance Indicators – Indicadores clave de desempeño) Dashboard (o panel de control) Fill rate Orden / Línea

Ciclo de caja efectivo a efectivo

Exactitud del Forecast

Tiempo de ciclo del pedido

Tamaño de los pedidos

Variabilidad de los pedidos

Nº de eventos

Fill Rate Proveedores

Disponibilidad Equipos

Eficiencia planta

Nivel de utilización planta y almacén

Nivel 0 Nivel 1 Drivers de KPI de nivel 0 Nivel 2 Drivers de 2º nivel

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

Pág.216

CICPERU

108

AM BUSINESS

Proceso Demand Planning Visión multi-dimensional del error Error de Sub-forecastear Concepto

En millones U$S ó %

Ventas Totales

Pérdidas/ganancias millones U$S

millones U$S

US$ 100

% %E Error

1%

Monto sub-forecasteado

US$ 1 =(1%*100)

% ventas perdidas

45%

Monto ventas perdidas

US$ 0,45 =(45%*1) 40%

Mark-up Potencial pérdida de utilidad de ventas perdidas % de ventas asociadas

US$ 0,18 =(40%*0,45) 70%

Potencial pérdida de utilidad ventas asociadas Aumento % en costos de producción

US$ 0,126 =(40%*0,45*70%) 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 Pág.217

US$ 0,380

Proceso Demand Planning Visión multi-dimensional del error Error de Sobre-forecastear Concepto Ventas Totales % Error

En millones U$S ó % 1%

US$ 1 =(1%*100)

Mark-up

40%

% vendido con un descuento

30%

Monto total de venta con descuento

US$ 0,3 =(30%*1) 40%

Potencial pérdida/ganancia de descuento

US$ 0,0 = (0,3)*(0,4-0,4)

% transferencias para hacer ventas

10%

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 Costo en deshacerse de productos obsoletos Pág.218

CICPERU

Pérdidas/ganancias millones U$S

US$ 100

Monto total sobre-forecasteado

% descuento

millones U$S

1% US$ 0,007 = (1-0,3)*(0,01) Continua…..

109

AM BUSINESS

Proceso Demand Planning Visión multi-dimensional del error Error de Sobre-forecastear En millones U$S ó%

Técnica Costo interés por exceso inventario

5%

Costo total por exceso de inventarios Costo Bodega como % de la venta

Pérdidas/ganancias millones U$S

millones U$S

US$ 0,021 =(1-0,3)*(1-0,4)*(0,05) 1%

Costo total Bodega

US$ 0,007 =(1-0,3)*(0,01)

Total pérdidas/ganancias

US$ 0,456

Pág.219

Proceso Demand Planning Modelo de madurez del proceso de 4 estados Estado 1 •Forecast guiado por el Plan de Negocios •Forecast basado solo en despachos históricos •Se tratan todos los productos/clientes forecasteados de la misma forma q de forecasts •No hayy jjerarquía •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

Estado 2 •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. demanda •Se •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

Continua

Para efectos de benchmarking

Pág.220

CICPERU

110

AM BUSINESS

Proceso Demand Planning Modelo de madurez del proceso de 4 estados Estado 3 •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 g de pproductos qque no requieren q de forecastingg ((ítems kanbans,, make-to-order,, demanda dependiente). 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

Estado 4 •Aproximación de forecasting bottom-up y top-down con reconciliación. •Clientes 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.

Pág.221

Benchmarking Antigüedad de la función de Forecasting

Años de antigüedad 8 7 6 5 4 3 2 1 0

7.4

7

6.9

6.7 5.9

5.5

5.4

5.3 3.4 1.3

Industria

Pág.222

CICPERU

111

AM BUSINESS

Benchmarking Número de Planners por empresa N° de Planners 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0

7.8

7.4 5.9

5.2

5.2 4.2

4

3.6 2.3 1

Industria

Pág.223

Benchmarking Dónde reside la función de forecast Dónde reside la función de forecasting

12% 3%

6%

Finanzas 12%

15%

Depto. Forecasting 12%

Logística Marketing Operaciones/producción Ventas

15% 25%

Planificación estratégica Otros

Pág.224

CICPERU

112

AM BUSINESS

Benchmarking Nivel educacional para los Planners Nivel educacional para los Planners

3% 4% Instituto Superior  p 45%

49%

Licenciado Universidad  (Ingeniería, etc.) Master  Ph.D. 

Pág.225

Benchmarking Nivel educacional para los Planners Nivel educacional para los Planners

3% 4% Instituto Superior  p 45%

49%

Licenciado Universidad  (Ingeniería, etc.) Master  Ph.D. 

Pág.226

CICPERU

113

AM BUSINESS

Benchmarking Horizonte de Forecasting Horizonte de Planificación 45% 39%

40% 35%

29%

30% 25% 20%

17%

15%

15% 10% 5% 0% Un mes 

Un trimestre 

Un año

Más de 1 año

Pág.227

Benchmarking Unidades de tiempo de planificación (Time-Buckets)

Time-buckets 60% 50% 50% 41% 40%

35% 25% 24%

30% 18%

20%

24%

Resumen industrias

24%

Industria

25%

Retail

15%

11%

8%

10% 0%

0%0%

0% Forecasts  semanales

Forecasts  Forecasts  mensuales trimestrales

Forecasts  Forecasts de  anuales más de 1 año

Pág.228

CICPERU

114

AM BUSINESS

Benchmarking Existencia formal del proceso S&OP

Existencia proceso S&OP 120% 100% 38%

80%

33%

42%

60%

80%

No existe S&OP Sí existe S&OP

40% 62%

58%

Todos

Industria

67%

20% 20% 0% Consumo  masivo

Transporte

Pág.229

Benchmarking Satisfacción con método de Forecasting Tamaño % % % neutral muestra satisfacción insatisfecho Técnica

Con Ind Con

Ind Con Ind Con

Ind

Cualitativas Expectativas p clientes

69

40

40

57

35

28

25

15

Comité ejecutivo (forecast consensual)

72

38

35

34

36

40

29

26

Composición fuerza ventas

76

41

26

49

24

24

50

27

Media móvil

98

54

39

46

36

30

25

24

Alisado exponencial

91

51

70

73

23

25

7

2

Box-Jenkins

38

25

42

48

45

36

13

16

Con: mercados de consumo Ind: mercados industriales

Cuantativas

Descomposición

50

23

62

61

24

35

14

4

Análisis de ciclo de vida

54

28

37

36

48

46

15

18

Regresión

80

47

66

68

29

28

5

4

Análisis de tendencias

75

46

41

65

44

31

15

4

Redes Neuronales

21

9

24

56

62

33

14

11

Sistemas expertos

37

16

46

38

49

50

5

12

Fuente:J. Mentzar – M. Fuente:J M Moon Año 2005

Pág.230

CICPERU

115

AM BUSINESS

Benchmarking Participación de mercado de los sistemas de Planificación Participación de mercado de los sistemas de Planificación 25% 20% 20%

18% 17%

15% 10% 5%

8%

7%

7%

6%

4%

4%

2%

2%

2%

3%

0%

Año 2004

Pág.231

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

Pág.232

CICPERU

116

AM BUSINESS

Brechas en requerimientos de periodicidad del proceso S&OP Gaps en frecuencia de análisis Semanal

Mensual

Mensual

Ventas

Operaciones

Diario

Finanzas

Semanal Semanal Mensual

Pág.233

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

S&OP Mensual Actual

IBP Diario, Semanal, mensual Plan

Plan Actual

• Volatilidad de la demanda • Volatilidad en la oferta • Volatilidad en los costos de entrada

Ajuste y alineamiento semanal del Plan de Negocios (Ventas, Operaciones y Finanzas).

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

Pág.234

CICPERU

117

AM BUSINESS

Brechas de datos usados en el proceso S&OP % de empresas que usan el dato

Categoría de 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, 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.

Pág.235

Brechas de análisis en el proceso S&OP % de empresas que realizan un balanceo Demanda – Oferta basado en Utilidades 12%

5%

6% Lo tiene implementado

9%

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)

Intentó pero falló debido a alguna razón No lo tiene No tiene suficientes datos Lo está implementando 68%

Fuente: • 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.

Pág.236

CICPERU

118

AM BUSINESS

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

Proceso típico S&OP mensual

Meta Financiera

Sistemas de Planificación para el Supply Chain Plan de Demanda

Plan de Oferta

Sistemas de Ejecución ERP Resultados Actuales

DESARROLLO SOBRE ERP (Sap, Baan, etc.)

Pág.237

14. Proceso IBP (Integrated Business Planning)  IBP = Proceso S&OP Versión 2.0 = Profit Sales and Operations Planning (PS&OP)

Pág.238

CICPERU

119

AM BUSINESS

¿Qué es Integrated Business Planning?

Definición del Gartner (www.gartner.com ): j de pprocesos,, sistemas y competencias p qque conforman la capacidad p de modelamiento y "Un conjunto alineamiento 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

Visión tecnológica del proceso IBP con un software avanzado Sistemas de Presupuestación Presupuesto

Meta Financiera

Soluciones del tipo Integrated Business Planner Gap

Riesgos

Plan Financiero

Análisis causa-efecto

Sistemas de Planificación para el Supply Chain Plan de Demanda

Acciones para lograr la Meta

Plan de Oferta

Análisis holístico del i impacto t Sistemas de Ejecución ERP Resultados Actuales

Alineamiento

Plan Redefinido

Pág.240

CICPERU

120

AM BUSINESS

Proceso IBP semanal con responsabilidades por Rol

Líder IBP

Carga Plan Financiero Mensual

g el Plan de Carga Demanda

07

Identifica Gaps

03

04

g el Plan de Carga Oferta

05

08

Publica Plan Pl Refinado

Finaliza Plan

09

Opciones & Acciones Meta

13

06

Crea Plan Financiero

Análisis Causa Efecto

12

02

Conversión a metas semanales

10

Análisis holístico del impacto 11

Tomador de decisión

Usuario

Establece Restricciones

01

Revisa Opciones y Resultados

Pág.241

Pasos que No son obligatorios a nivel semanal

Pasos que son obligatorios a nivel semanal

Proceso IBP: Medición del impacto financiero • Desconexión en el tiempo entre el S&OP y las Finanzas

Planificación S&OP Fin del Período

Decisión Planificación S&OP

Ejecución

Aprender, adaptar, re-planificar

Impacto Financiero

Integrated Business Planning S&OP y Planificación Financiera

Escenarios futuros de alta exactitud Fin del Período

Decisión Ejecución

Aplicar el aprendizaje en los siguientes escenarios futuros

“Cierre de lazo” en el aprendizaje

Pág.242

CICPERU

121

AM BUSINESS

Reunión de IBP: Agenda

1.

Revisión de la agenda anterior

2.

Revisión de los resultados:

3.

•

Ventas v/s Forecast

•

Producción v/s Plan

•

Inventarios v/s Plan

Revisión de los planes por familia de productos: •

Supuestos base

•

Presupuesto de ventas

•

Restricciones

•

Escenarios

•

Toma de Decisiones

Mejora relevante del IBP respecto al S&OP

4 4.

A áli i d Análisis de gaps (B (Business i vs Operational O ti l Pl Plan)) y escenarios i de d oferta f t y de d demanda d d (What-if) (Wh t if)

5.

Nuevos productos

6.

Proyectos especiales

7.

Resumen de acuerdos y tareas

8.

Críticas al proceso

Pág.243

Mejoras del proceso IBP respecto al S&OP Enfoque típico S&OP

Nuevo Enfoque: IBP

Proceso Mensual

Proceso Semanal

Se asume la demanda

Se modifica la demanda (Demand Shaping)

No se manejan escenarios de demanda

Escenarios de demanda Upside Downside

Forecast en unidades

Forecast también se expresa en Ingresos y Utilidades

No se manejan escenarios de oferta

Optimización de la cadena Escenarios de Oferta

Profit based supply demand balancing

Revenue Management

Strategic Pricing

Pág.244

CICPERU

122

AM BUSINESS

S&OP versus IBP 2

1 S&OP

IBP

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

Alineado en forma explícita y cuantitativamente con la estrategia.

No asegura el mejor resultado financiero.

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

Integración financiera

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

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

Agilidad del proceso

Dificultad en poder adaptarse a la dinámica del mercado.

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

Típicamente Planificación mensual, y manejo de período congelado.

En base a una segmentación de productos, definir ciclos de planificación diarios, semanales y mensuales.

Estrategia de la empresa

Optimización

Frecuencia del proceso

Unidad de análisis

Típicamente a nivel de familias de productos.

Es posible llegar hasta el SKU-Cliente.

Pág.245

S&OP versus IBP 2

1 S&OP

Supply Planning

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

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

Pág.246

CICPERU

123

AM BUSINESS

Modelamiento en IBP

COMPRAS Precio $/Lb Chocolate

2,0

COSTOS

PRODUCCIÓN

Disponibilidad Lb /período 12.000

NUT Chocolate

4,0 Lbs

250

$ / Hora

6,0 Lbs

Costo Variable

2,0

$ / Caja

NUT

40

Costo Fijo

$ / Semana

MEGA

30

Azúcar

1,0

6.000

Azúcar

2,0 Lbs

4,0 Lbs

Nueces

3,0

8.000

Nueces

4,0 Lbs

0 Lbs

Tasa de producción

100 cajas / Hr

125 cajas / Hr

Pág.247

Capacidad

VENTAS

MEGA

M/O Directa

2.000

$ / Caja

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

40 Hr Maq / Semana

Aproximación metodológica

1. Definir modelo

• Objetivos y alcances del modelo • Requerimientos de datos • Prioridades en la construcción del modelo y secuencia.

2. Construir y validar el modelo IBP

3. Análisis & colaboración

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

• Definición de escenarios y análisis • Análisis en el equipo • Comparación de escenarios

4. Entrega, desarrollo & entrenamiento

• 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) + Determinación de los escenarios y mejores cambios en el negocio: 1-3 meses TOTAL: 5-8 meses

Pág.248

CICPERU

124

AM BUSINESS

Calibración del modelo El caso base se valida con los resultados actuales

La vista de nombre “Current” “C t” muestra t 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 p y financieras.

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

Pág.249 249

Proprietary and Confidential

Modelamiento

Modelo

Mix de Productos

1

Compras

2

Producción

3

Centros de Distribución / Transporte /

4

Inventarios

5

Clientes

6

Costos/Finanzas

7

Pág.250

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AM BUSINESS

Organización de un proyecto IBP Equipo de Proyecto

Gerente General

Plan Estratégico + Business Plan

Comercial

Finanzas

Operaciones / Logística Master Planner

Restricciones R ti i Metas

Restricciones R ti i Metas

Restricciones R ti i Metas

Típicamente: Gerencia de Supply Chain

TI

Pág.251

15. Inventarios

Pág.252

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AM BUSINESS

¿Por qué tener stocks?

• La brecha en el tiempo de entrega: Adquisiciones

Manufactura

Entrega

Logistic Lead-Time Tiempo requerido por la orden de cliente Brecha en el tiempo de entrega: - Reducción de tiempos de ciclo - Obliga a tener stocks

Variabilidades Economías de escala Forward buying

Pág.253

Síntomas de una gestión pobre de inventarios ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ

Alto número de pedidos cancelados Gran número de pedidos pendientes de servir (back orders ó retro órdenes) Incremento de la inversión en los inventarios, manteniéndose constante el % de pedidos pendientes o incompletos Deterioro de la relación con los clientes, ya sea por el incremento de la compras anuladas, disminución de los pedidos, o pérdida de los clientes. Escasez periódica de espacio suficiente para almacenar los inventarios Alta varianza en la rotación de los inventarios, en los ítems principales

Pág.254

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AM BUSINESS

Algunas maneras de mejorar los inventarios ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ

Clusterización de los ítems Planificación multi nivel de los inventarios Disminuir los tiempos de ciclo Eliminación/reducción de los ítems de baja rotación, rotación y/o de los ítems obsoletos Análisis de los tamaños de las unidades de ventas, y de la estructura de descuentos Examen de los procedimientos de logística inversa Mejora en los procedimientos y mecanismos de sustitución de productos Instalación de sistemas de reposición automática Medición de Fill Rates a nivel de SKUs Análisis de las características de la demanda Desarrollo de un plan formal de ventas y abastecimiento

Pág.255

16. Errores más frecuentes en la gestión de Inventarios

Pág.256

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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

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

Cantidad Consumida

Días desde l lanzamiento i t

Baja variabilidad

Alta variabilidad

Item de corta vida útil

Pág.258

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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

2) La limpieza de los datos se realiza deficientemente

Días de Inventario

Sin limpieza de consumo

Con limpieza de consumo

Nivel de Servicio

Sin limpieza de consumo

Con limpieza de consumo

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

Pág.260

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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 de procesamiento

Número de SKU’s Escala logarítmica

Pág.261

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 consumo (eventos entos promocionales 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

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

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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.

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

Centro de Distribución regional

Inventario en múltiples ubicaciones Bodega del retail

Consumidor

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

Pedido Bodega Pro eedor Proveedor

Pedido Bodega Retail

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

Ejemplo: – Políticas de servicio: • En Bodega Retail: mantener un inventario equivalente 3 semanas • B.Central: mantener un inventario equivalente q 8 semanas • 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 – aumenta en un 16,92%

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7) Se ignora el “efecto látigo” (bullwhip effect) o se maneja incorrectamente • 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 g B. Proveedor a = C * ((12)) / (52/12) ( ) = C * 36/13 • 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

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

•

Causas: – Cada empresa maneja su Demanda independiente en la cadena – Manejo de lotes de pedidos (consolidaciones de camiones) – Reacciones a variaciones de precio – Quiebres Q i b dde stock t k – 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 p ppequeñas q desde varios pproveedores (p (para varios clientes) • Cargas mixtas en transporte (reducir cargas completas de un producto) – Evitar cambios frecuentes en los precios.

Pág.270

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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: – 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

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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

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Aspectos tácticos Inventarios 1.

2.

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) Transparencia de la información en la cadena – Las Demandas se deben compartir p en toda la cadena – 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

Pág.275

Aspectos tácticos Inventarios 3. 4.

5.

Se usan modelos multi etapas de gestión de inventarios – Se optimiza simultáneamente a todos los miembros de la cadena 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 arrastran t la l reposición i ió dde llas bbodegas d centrales, t l llas cuales l arrastran t a llas compras a llos proveedores – Se deben manejar en forma automática las conversiones de las unidades de medida en la cadena – Sólo se acepta PUSH para introducir productos nuevos Se consideran todos los drivers de la demanda – Consumo y lead times – Variabilidad del consumo – 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

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Aspectos tácticos Inventarios 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 CD, en 5 segmentos: •A+ •A •B •C •D

Margen

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

Variabilidad

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

Pág.277

Aspectos tácticos Inventarios Variables de Clusterización: Criticidad en el Negocio Antigüedad g del consumo

Frecuencia de Consumo Márgenes

Variabilidad del Consumo

Lead time de reposición Clusterización 1. Dinámica 2. Periódica

100% del Item Master

Precio de Costo

Variabilidad del tiempo entre consumos Proveedor Nacional o Extranjero

Ventas

En base a los clusters se define 1. La estrategia de inventarios 2. El Nivel de inventarios 3. La Localización de inventarios 4. La Arquitectura de distribución

Pág.278

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Aspectos tácticos Inventarios •

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% • Ítems Í dde alta l variabilidad i bilid d y bajo b j volumen: l Nivel Ni l de d Servicio S i i más á bajo: b j 60%

•

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

Volumen por SKU

Proveer alta disponibilidad (2)

Reducir costos (1) Revisar (3)

Alto

Bajo

Entrega JIT (4)

Bajo

Alto

Margen de contribución por SKU

Pág.279

Aspectos tácticos Inventarios 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 – Los traspasos entre Bodegas de Terreno deben ser excepciones

CD 8

CD 7

CD 6

CD 1

Bodega Central

CD 5

CD 2

CD 3

CD 4

Pág.280

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Aspectos tácticos Inventarios 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 relacionados – 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

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Modelo Clásico de Inventarios

Proveedor

Lead Time

Centro de Distribución

Lead Time Retailers

Consumidor

Pág.283

Comportamiento de los stocks

Bajo certidumbre: STOCK MEDIO = Q/2 unidades

LOTE DE COMPRA

STOCK MEDIO

días

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

Pág.284

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Modelo más básico de inventarios (“stock to demand”) Stock máximo = x semanas de ventas Ó Stock máximo = máximo (factor * x semanas de Ventas; UME) factor: ppromociones;; UME: unidad mínima de exhibición – 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

Comportamiento de los stocks

Bajo incertidumbre: STOCK MEDIO = Q/2 + SS unidades

Q: LOTE DE COMPRA

STOCK MEDIO

STOCK DE SEGURIDAD

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

días

Pág.286

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Gestión de inventarios (ROP; EOQ) •

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

ROP = ∑ d {{durante Lt+R } +K * Se repone si: Cantidad a reponer: • • • • • • •

√ ( Sd² + d² * SLt² / Lt)) * √ ((Lt + R))

Stock previsto < ROP 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 √: Raíz cuadrada

Pág.287

Gestión de inventarios (ROP; EOQ) ƒ

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

EOQ =

2*D*R ----------------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 ú o de d pedidos p d do en el año: a o No o = D / EOQ OQ La frecuencia de compras en días = 365/No

Pág.288

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Tipos de Nivel de Servicio

Tipo de Nivel de Servicio

Ítems y algoritmos

Observaciones

Probabilidad (P1) de que no hay quiebre de stock en el ciclo de reposición

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

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

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

Si un ítem se compra 1 vez/año, y su P1 = 90%

De tabla de distribución normal, con P1 se obtiene k

⇒ N° quiebres al año: 0.1 * 1 = 0.1 quiebres/año, o de otra forma: 1 quiebre/10 años

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

( P2 ) Fill Rate requerido: 99% Semanas por mes: 52/12 = 4.3 Q semanal: 29.3 (demanda semanal) Período de compra: 8.6 semanas Tiempo de ciclo proveedor: 10 semanas Desviación estándar mensual de la demanda: 125 Entonces: G ((k)) = (1 ( - 0.99)) * (29.3 ( * 8.6)) / (125 ( / RAIZ(4.3) ( ) * RAIZ (10 ( + 8.6)) )) = 0.0097

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

Pág.289

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

1

Consumo

100

0

1000

10

5

Demanda Insatisfecha

100

10

0

6

0

1

=100/(100+100) = 0,5

0/10=0

1000/1000 = 1

10/(10+6) = 0,625

5/5 = 1

1/(1+1) = 0,5

Fill Rate

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

Pág.290

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Formas de mejorar el Nivel de Servicio, sin aumentar los inventarios 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% Centro de Distribución

1) Cross filling beneficia fuertemente a los ítems con Fill Rates bajos (ítems C)

En Sucursal 1, Nivel de Servicio Fill Rate = 80%

En S2, Nivel de Servicio Fill Rate = 80%

En S3, Nivel de Servicio Fill Rate = 80%

Puntos de Ventas o Sucursales o Faenas

2) Usar en bodegas que se encuentran próximas. El algoritmo Puede ser: a) Si no se completa el pedido en la bodega b) Tratar de completar el pedido con la bodega más cercana c) Y así sucesivamente, hasta satisfacer la demanda 3) Requiere de transporte rápido, y del menor costo posible 4) Válid Válido en ítems ít cuyo costo t de d quiebre i b de d stock t k es mayor all Costo de transporte de emergencia.

2) Manejo de ítems sustitutos.

Pág.291

Selección de ítems para cross filling Ejemplo de ítem: Supongamos 3 bodegas, con la misma demanda Costo ítem = 200 US$/unidad Costo anual de mantener inventario = 25% Costo de línea de pedir = 10 US$ / línea OC Lead time + R (período de revisión) = 6 semanas Probabilidad P b bilid d de d estar t en stock t k durante d t ell ciclo i l de d 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 perdida 75% back order Forecast de demanda semanal = 68 unidades/semana Desviación std de la demanda semanal = 7 unidades/semana Suponiendo desviación std del lead time = 0 Entonces: 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 unidades EOQ = Raiz (2*52*¨68*10/(200*25%)) = 37.6

Centro de Distribución

Puntos de Ventas o Sucursales o Faenas Costo transporte entre Sucursales o Faenas: 10 $/viaje

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 = 0,02064 Costo 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 = ¿?

Pág.292

CICPERU

146

AM BUSINESS

Efecto 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 0,5184

Stock

Millones

y = 5772,8x 2

1.200

R = 0,7086

1.000 Temuco

800 600

Santiago

400 Chillán

Total Potencial (Total)

Osorno Concepción

200

Curicó

0 0

5.000

10.000 Venta

15.000 Millones

Para ítems comunes, si la política de inventario no es stock-to-demand stock to demand se produce un efecto de consolidación de los inventarios, al disminuir el Número de bodegas

Pág.293

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 p y reposición p de cada etapa p de la cadena logística g ((bodega), g ), están compra 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

4.

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

Pág.294

CICPERU

147

AM BUSINESS

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

Tamaño Orden en la Bodega Central

Units

800

Pedidos Bodega Central

600 400 200 1

2

3

4

5

6

7

8

9 10 11 12

Month

Tamaño de Orden en el Centro de Distribución local

Pedidos en el Retail

Pedidos en el CD local

Units

800 600

Tamaño de orden en el Punto de Venta

400 800 1

2

3

4

5

6

7

8

9 10 11 12

Month

Units

200

600 400 200 1

2

3

4

5

6

7

8

9 10 11 12

Month

Pág.295

19. MRP, JIT y DRP

Pág.296

CICPERU

148

AM BUSINESS

Forecasting

MRP 1) Planificación Agregada de la producción

•Largo Plazo •Mediano Plazo •Corto Plazo

5) MPS 6) Programación Productos terminados

3) DRP

7) Planificación de Materiales

8) Planificación de la Capacidad

P ió de d 9) Programación Corto plazo

10) Control de la Capacidad

2) Gestión de Demanda

4) Ingreso de órdenes, ATP y seguimiento

11) Control de la producción y realimentación

Pág.297

MRP

Trabaja con las BOMs y ROUs

T

A

B

A

C

Demanda dependiente

Pág.298

CICPERU

149

AM BUSINESS

MRP

Fecha entrega

T T

A

B

A

C

Demanda dependiente

Pág.299

MRP 5 días

A

T

T

A

A

B

B

C

C

A

1 día 2 días 4 días 5 días

Total = 8 días

Pág.300

CICPERU

150

AM BUSINESS

Dos definiciones •

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 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

Limitaciones del MRP II • • • • •

•

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 órdenes N tiene No ti mecanismos i para anticiparse ti i y reducir d i ell iimpacto t dde perturbaciones t b i 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

CICPERU

151

AM BUSINESS

Limitaciones del MRP II •

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 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

Filosofía del JIT 1. 2. 3. 4 4. 5. 6.

Necesidad de altos niveles de calidad (interna y con proveedores). Los tiempos de setup se reducen al máximo. Los lead times se reducen lo más posible. Los tamaños de lotes se reducen lo más posible y se estandarizan estandarizan. El inventario de semi productos se pone en piso de planta donde es visible. 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. Se realizan mejoras de una forma efectiva en costos. Layout de planta de líneas de flujo:

7. 8. – – –

9.

Disposición ideal es en forma de U 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

Requiere algún exceso de capacidad, para permitir variabilidad, sin inyectar constantemente más Kanbans al inventario.

Pág.304

CICPERU

152

AM BUSINESS

JIT ¿Que es el inventario?

Inventario

Consumo volátil

Forecast inexacto

Cuellos de Botella

Incumplimiento Proveedores Problemas de calidad

El Inventario oculta los problemas Pág.305

JIT, sistema de arrastre: Kanbans Si la operación 2 se queda sin trabajo, envía una señal a la operación anterior Operación 1

Operación 2

Al recibir la señal, la operación 1 envía componentes a la l operación ió 2 JIT es un sistema manual, y la producción JIT es muy apropiada para ambientes de alto volumen y manufactura repetitiva.

Pág.306

CICPERU

153

AM BUSINESS

Limitaciones del JIT •

• •

• • • • •

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 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 no estacionaria. t i i 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).

Pág.307

Limitaciones del JIT •

Si los tiempos de ciclo son largos la información sobre la demanda tarda mucho en llegar a las 1as operaciones:

Señales de arrastre 30 días

Proveedor de materia prima especializada

1 día

17 días

1 día

1 día

Demanda

Op.1

=> un cambio en la demanda tarda 20 días en llegar al proveedor

Pág.308

CICPERU

154

AM BUSINESS

Limitaciones del JIT •

Se debe hacer un esfuerzo en reducir los tiempos de ciclo largos: usar MRP para acelerar la realimentación

Señales de arrastre 30 días

Proveedor de materia prima especializada

1 día

17 días

1 día

1 día

Demanda

Op.1

MRP Pág.309

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 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

CICPERU

155

AM BUSINESS

Planeación de la Distribución: DRP • • • • • •

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 venta, C.D.. D Su horizonte de planeación es configurable 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

CICPERU

156

AM BUSINESS

Estrategia Pull/Push Implementando una estrategia Pull-Push: algunas variables de decisión Incertidumbre de la demanda (IV = desv.std demanda / Valor medido demanda) Pull

Push

Alto

I

II

IV

III

Bajo Bajo

Alto

Economías de escala Costo de entrega / Precio Unitario

Push

Pull Pág.313

Estrategia Pull/Push Implementando una estrategia Pull-Push: algunas variables de decisión Incertidumbre de la demanda (IV = desv.std demanda / Valor medido demanda)

Pull

Alto

I Pull

Push

II Posicionar estratégicamente el inventario en la cadena

IV

III

Reposición R i ió continua

Push

Bajo Corto

Pull

Lead time de abastecimiento Largo

Push

Pág.314

CICPERU

157

AM BUSINESS

Modelos Can-Order unidades Si: stock máximo (order-up-to level)

Can - Order Point

Must Order Point

t1

t2

t3

dí días

En el tiempo t1 este ítem dispara una reposición En 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-order En el tiempo t3 otro ítem del grupo dispara una reposición, en la cual ahora se incluye este ítem

Pág.315

Modelo de Atkins Se incluye documento Word. Se incluye planilla Excel. Excel

Pág.316

CICPERU

158

AM BUSINESS

Reposición coordinada (Must Order – Can Order) Para cada proveedor se revisan todos sus ítems

No

Para el proveedor existe algún ítem con stock disponible < ROP?

No se realiza reposición

Fin cálculo de reposición

Sí Todo este ciclo se realiza para cada uno de los proveedores especificados

Para todos los ítems del proveedor, se inicializa: xi = 0 donde i = 1; nº ítems del proveedor Se inicializa: Y=0 donde Y: contador de nº de semanas

Sí

Se seleccionan los ítemsi del proveedor que cumplen con:

Se analizaron todos los ítems del proveedor?

stock disponiblei – xi < ROPi

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

Sólo para ítems seleccionados

No

Contador de semanas de forecast

∑ máx (ROPi -stock disponible p i + xi ; ROQi )

i=i+1

Ciclo Can Order:

>

No

mínimo Grupo/Proveedor?

Y Y=Y+1 i=1

Sí

Xi

=

∑Forecasts

ij

No

Si

stock dispi – xi < ROPi

j=1

Se reponen los ítems que cumple:

stock disponiblei - xi < ROPi

Se selecciona este ítem

máx (ROPi - stock disponiblei + xi ; ROQi )

Pág.317

Sí

Contador de ítem del proveedor

Y la cantidad a reponer de cada ítem:

Para cada uno de los ítems del proveedor Salvo los APM si es que ya cumplieron con las 2 condiciones

Fin cálculo de reposición

Consolidación de Camiones (contenedores)

En bodega origen e iste capacidad existe ociosa de camión ?

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

Sí

Nota: requiere tener los productos cubicados

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

En bodega origen falta capacidad de camión ?

Sí

Con camiones Sí adicionales, cada camión logra al menos 80% de utilización ?

No

No

Se solicita camión mayor, o camión de otra ruta

No se cargan g los ítems que cumplen: -No son Críticos en la Bodega Destino -Son los de menor rotación (C) -No están en quiebre en la bodega destino

Instrucciones de carga de camión

Pág.318

CICPERU

159

AM BUSINESS

21. Modelos avanzados de Inventarios

Pág.319

Requisitos Un buen modelo de gestión de inventarios debe ser efectivo en las siguientes dimensiones:

1 1.

Mínimo costo total de la cadena cadena.

2.

Mejor desempeño en nivel de servicio.

3.

Administrable computacionalmente.

Pág.320

CICPERU

160

AM BUSINESS

Clusterización de ítems Clase

Uso

Rotación

Acercar al cliente los ítems de alta rotación Acercar al pproveedor los ítems de baja j rotación Discriminar el nivel de servicio

Costo

Centralizar los ítems de alto Costo Discriminar 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)

Margen

Aumentar la reposición de los ítems de alto margen de ventas Acercar al cliente los ítems de alto margen

Variabilidad Demanda

Discriminar el nivel de servicio según la variabilidad de los ítems

Pág.321

Clusterización de ítems Scatergrama de ítems 3,5

Alta Variabilidad

Indice de Variabilidad

3,0

2,5

Variabilidad Media

2,0

1,5

1,0

Variabilidad baja

0,5

0,0 1

10

100

1.000

10.000

100.000 1.000.00 10.000.0 100.000. 1.000.00 10.000.0 0 00 000 0.000 00.000

Salidas de Bodega ($)

Pág.322

CICPERU

161

AM BUSINESS

Control de Inventario multinivel (multiechelon)

Proveedor

ƒ¿Cuánto inventario ordenar del proveedor? ƒ¿Cuánto C á t inventario i t i ttener en ell CD? ƒ¿Cuánto inventario tener en los PDVs? ƒ¿Cuánto asignar a cada retail, si no hay

Lead Time

suficiente stock en el CD?

Centro de Distribución Lead Time

Puntos de Ventas

Consumidores

Pág.323

Control de Inventario multinivel (multiechelon) 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 • 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-tolevel) • 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 completan órdenes parciales, y el saldo queda en backorder.

Pág.324

CICPERU

162

AM BUSINESS

Control de Inventario multinivel (multiechelon)

Parámetros

Costo orden en CD

Costo ítems en Retailers Costo ítems en CD

Lead time retailers

Costo de quiebre en Retailers

Algoritmos de Optimización en la cadena logística Nivel de Servicio en Retailers

Demanda Retailers Variabilidad Demandas

Lead Time Retailers Variabilidad Lead Times

Stock máximos en retailers Punto de Reorden en CD

Stock máximo en CD

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)

Pág.325

Control de Inventario multinivel (multiechelon) Sean: Sw: stock máximo en el CD sw: punto de reorden en el CD SRi: stock máximo en el retailer i T: tiempo de ciclo de la reposición Kw: costo de la orden en el CD hw: costo de mantener inventario en el CD hRi : costo de mantener inventario en el retailer i Bi : 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 servicio N: número de retailers µRi: demanda media en el retailer i en un período de revisión µRLi: demanda media en el retailer i en su lead time σRi: desviación estándar de la demanda en el retailer i en un período de revisión σRLi: desviación estándar de la demanda en el retailer i en su lead time

Pág.326

CICPERU

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AM BUSINESS

Control de Inventario multinivel (multiechelon) µw: demanda media en el CD en un período de revisión µwL: demanda media en el CD en su lead time σw: desviación estándar de la demanda en el CD en un período de revisión σwL: desviación estándar de la demanda en el CD en su lead time E(Bw): backlog esperado en el CD E(Iw): inventario en el CD E(BRi): backlog esperado en el retailer i E(IRi): inventario en el retaileri Lw: lead time del proveedor medido en número de períodos de revisión TRi: tiempo de transporte desde el CD al retailer i LRi: lead time promedio en el retailer i Se tiene: E(w): tiempo medio de espera de una orden en el CD = E(Bw) / µ V(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

Pág.327

Control de Inventario multinivel (multiechelon) 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 = µ µRli + ZRi * σRli Donde, 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

¡¡ Pero, están pendientes los factores de seguridad Zri y Zw !!

Pág.328

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164

AM BUSINESS

Control de Inventario multinivel (multiechelon) 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) 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 Para estimar P ti ell valor l óóptimo ti dde Z Zw: δ CT / δ Zw = 0 ⇒ Zw (la determinación del mínimo costo y de Zw corresponde a una búsqueda unidimensional)

Se incluye planilla Excel. Pág.329

Control de Inventario multinivel (multiechelon) Diferentes políticas de asignación de stocks, ante insuficiencias de stock en el CD: • Proporcional a las solicitudes, • Basado en las utilidades de los retailers, • Igualar los costos de quiebres en los retailers, • Tasas de ventas de los retailers, • Sensibilidad del inventario al día de la semana.

Pág.330

CICPERU

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AM BUSINESS

Control de Inventario multinivel (multiechelon) 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 etapa t

Se entrega la demanda “hacia arriba” ib ” sin i medida did dde variabilidades i bilid d

Forecast basado en la d demanda d ddell consumidor id (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 órdenes entre etapas

Se ignora

Puede realizarse

Se modela para reducir los 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

Pág.331

Beneficios ƒ

Reducción del nivel global de los inventarios en un rango [12, 50%],

ƒ

Mejora del nivel de servicio hasta en un 10%,

ƒ

Mejora en la rentabilidad de la compra hasta en un 50%,

ƒ

Reducción de la obsolescencia de ítems de corta vida útil hasta un 25%,

ƒ

Aumento de ventas por menores quiebres de stock.

Pág.332

CICPERU

166

AM BUSINESS

22. Requerimientos para los sistemas de Demand Planning y sistemas tipo Integrated Business Planning

Pág.333

Necesidades sistema DP • 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 pposeen una estructura estacional más o menos clara,, deben ppoderse identificarse 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 –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

Pág.334

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167

AM BUSINESS

Necesidades sistema DP • 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. –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 –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 Pág.335

Necesidades sistema DP 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. 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 temporales. 12) Forecast colaborativo y combinación de diferentes forecasts

Pág.336

CICPERU

168

AM BUSINESS

Necesidades sistema DP 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, –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: –Excel, Access, DBase, Lotus123, Paradox, Text y HTML

Pág.337

Necesidades sistema DP 16.

Manejo de cluster de inventarios – –

17.

Diversas variables de clusterización a elección. Clusterización dinámica

Manejo de políticas de inventario por cluster y por bodega –

18.

C it i dde clusterización Criterios l t i ió modificables difi bl

Manejo de ambos tipos de niveles de servicio –

19. 20. 21. 22.

Niveles de servicio por cluster

Manejo de ROP, EOQ Manejo de reposición de compras y de traslado a puntos de ventas / sucursales Manejo de consolidación de compras (compras coordinadas) Manejo de optimización de carga de camión –

23. 23 24. 25.

Alternativamente se puede dejar para el software de piso

Manejo de insuficiencias de stock (administrar la pobreza) Manejo de algoritmos multi echelon Modelador de costos totales

Pág.338

CICPERU

169

AM BUSINESS

Soluciones de Demand Planning existentes en el mercado • DemandTec • Evant Systems • Manugistics • Syncra Systems • SAS • Demand Management • Optiant • TCI Solutions • APO • I2 • Desarrollo interno en algunas empresas ¡¡Todavía tienen muy poca presencia en Chile!!

Pág.339

Soluciones del tipo Integrated Business Planning (IBP) Tipos de decisiones

¿Qué es IBP? Ambiente de modelación basado en optimización para planificación estratégica, táctica y operacional

Modelo gráfico

Modelo Matemático

Definición del mix de productos

1

Compras

2

Requerimientos de datos

Objetos

Costos fijos y variables de los materiales de compras, procesos de producción, inventarios, distribución. Ventas y administración

Compras

Capacidades de producción en horas

V Ventas

Entradas de procesos, salidas, rendimientos, tasas de producción

Inventario

Demanda del mercado, en el tiempo (si existe estacionalidad)

Conversión

Disponibilidad de materiales, en el tiempo (si existe estacionalidad)

Transporte

Planificación de capacidad y 3 de la producción Análisis de inversión de capital / expansión / racionalización

4

Análisis de sinergias entre empresas y adquisiciones

5

Outsourcing

6

Distribución / logística

7

Estrategia de Ventas

8

Planificación de inventarios

9

Datos financieros, políticas, términos de pago, activos fijos, políticas de stock de seguridad

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Soluciones del tipo Integrated Business Planning (IBP) Variables de decisión Cuánta materias primas comprar?

Qué productos producir y dónde?

Cómo distribuir los productos?

Funcionalidades avanzadas

Restricciones

Curvas de precio y de costos (lineales / no lineales)

Límites superior e inferior de las variables de decisión.

1

2 Variables binarias ON / OFF 3 Multi-moneda

4 Qué y dónde vender?

Múltiples períodos de tiempo

Atributos (se asocian a variables)

1

Para acumular totales: Canal, mercado, tipo de proceso, ubicación (totalizadores, sumas de otros atributos)

2

Para realizar proporciones (%) operacionales.

3

Para definir límites superiores p e inferiores en los valores de los mismos atributos.

4

Para modificar variables para análisis de escenarios (what-if).

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23. CPFR: Collaborative Planning, Forecasting, and Replenishment

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Ineficiencias en la cadena logística • 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 • 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. • 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.

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Situación actual del mundo del retail • 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 (China, etc). 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)

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Situación actual del mundo del retail • 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 –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

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Diferencias entre retailers USA y Europa • 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 • Se usan forecasts semanales

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Evolución del Supply Chain

EDI

VMI

Reposición C ti Continua

CPFR

ECR

1) Gestión y reposición del inventario

1) Gestión y reposición conjunta del

lo hace el proveedor

inventario

2) Usa movimientos de stock de la

2) Usa movimientos de stock del punto

Bodega del cliente

de venta (POS)

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

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Definición de CPFR “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”. • 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%. • CPFR surge en las industrias de consumo masivo y retail, pero es aplicable a todo tipo de industrias.

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¿Qué es CPFR? “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 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

¿Qué no es CPFR? –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 –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 ppaquete q de software qque hace todo. Es mejorar j y actualizar las herramientas de planificación, 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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Modelo de implementación de CPFR

1. Desarrollar convenio de colaboración

a cac ó Planificación 2. Crear Plan de Negocios conjunto 7. Identificar las excepciones en el forecast de órdenes

Forecast congelado

3. Crear forecast de ventas

Forecasting

4. Identificar las excepciones en el forecast de ventas

5 Resolver/colaborar en los 5. Ítems con excepción

6. Crear forecast de órdenes

8. Resolver/colaborar en los Ítems con excepción

9. Generar las órdenes

Reposición Ejecutar

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Modelo de implementación de CPFR • 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 año ñ anterior t i > 10% 10%, cambio bi en calendario l d i promocional, i l cambio bi en número ú dde titiendas d • 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 Compromisos de servicio y de órdenes 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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Modelo de implementación de CPFR • Paso 2 –Definir grupos de productos, ítems, ubicaciones, tamaño mínimo de orden, lead time de las órdenes, frecuencia de las órdenes • Paso 3 –Sobre Sobre la base del POS del retailer y planes de promoción, 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 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%)

Pág.353

Modelo de implementación de CPFR • 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. • Paso 9 –En el período congelado, el forecast de órdenes se convierte en órdenes

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Comercio Colaborativo • 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 • Colaboración C l b ió en catálogo ál dde productos d • Colaboración en gestión de inteligencia de mercado • Colaboración en planificación en gestión de categorías y merchandising. • Colaboración en Centrales de Compras • etc

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Conceptos errados de CPFR • 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 sufre f ddell efecto f t láti látigo. S Se requiere i dde una gestión tió proactiva ti en CPFR que elimine li i llas 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 Típicamente los retailers prefieren forecasts de ventas y no usan forecasts de órdenes 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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Conceptos errados de CPFR –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 CPFR es colaborar en Planificación Planificación, forecasting y reposición. 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 disponibilidad ibilid d dde llos stocks t k y satisfacción ti f ió dde servicio i i

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 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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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 colaborar l b

Voluntad verbal, pero: comportamiento no consistente, i ffalta l dde 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

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

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Conceptos errados de CPFR • 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” hard . –Dado que se debe seguir a ítems y ubicaciones específicas, es factible separar la “colaboración” de otras influencias.

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Realización del potencial del CPFR • 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 facturación ió – 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 empresa • Eliminar doble chequeo –3) Definir los nuevos procesos que soportan la colaboración • Definir las funciones que se deben desarrollar en equipos multiorganizacionales

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Beneficios CPFR • 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) • Reducción R d ió en almacenamiento l i y transporte: 33-10% 10% • Mejora en las relaciones entre los socios de negocio • Mejor comunicación interna y planificación

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24. Modelamiento colaborativo de datos para CPFR

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1) Identificar oportunidades de comparación • Foco de los retailers: –Predecir reacción de los consumidores a las promociones, competidores, cambios en la categoría de productos –Mantener inventarios en las tiendas • Foco F ddell ffabricante: bi t –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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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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2)Alinear los datos •

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 – 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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3) Organizar la vista de los datos • Ejemplos: Ventas-Sucursal-Tiempo Ventas-Región geográfica-Tiempo Ventas Producto Mercado Ventas-Producto-Mercado etc

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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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4) Establecer las reglas de negocio en la cadena –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 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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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. 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 Finanzas

KPIs: 1) Nivel Inventarios 4) Exactitud inventario y mermas 2) Nivel obsoletos 3) Nivel inventario de compra manual

Perspectiva Clientes

Motivación y Crecimiento KPIs: 1) Nivel de Satisfacción usuarios

Procesos Internos KPIs: 1) Tiempo de ciclo pedidos compra 2) Exactitud Forecast

KPIs: 1) OTIF / Fill Rate / Quiebres de stock 2) Demanda Insatisfecha 3) Tiempo ciclo de Pedidos 4) Pedidos Urgentes 5) Pedidos no retirados

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Contenido de cada KPI 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.

Un dueño Un equipo de proyecto Un presupuesto Una meta Un protocolo de medición Una medición periódica, y su visualización Una priorización • • •

Salto cualitativo Mejoramiento continuo Mantención de logros

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KPIs para DP y CPFR

Concepto

KPI

Medida

I Inventario t i

Ni l dde iinventario Nivel t i en productos d t terminados Nivel de inventario en materias Primas y en semiproductos

Dí Días

Exactitud del Forecast

Exactitud del Forecast de demanda

% de exactitud del forecast

Exactitud del Forecast

Exactitud del Forecast de oferta

% de exactitud del forecast de órdenes

Definición Valor V l (costo) ( t ) o unidades id d de d los l inventarios i t i dividido di idid por valor (costo) o unidades de ventas diarias promedio (basado en 2-6 últimos meses) Valor inventarios (costo) / ventas promedio (costo) MSE = ( ∑ ( Ai – Fi )2 ) / n

Unidades de forecast de órdenes en período pasado de productos terminados o MP dividido por las órdenes en el mismo período

Pág.373

KPIs para DP y CPFR

Concepto

KPI

Medida

Definición

Nivel de Servicio

Entrega de productos terminados 1) OTIF: On time in full 2) 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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KPIs para DP y CPFR

Concepto

KPI

Medida

Definición

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 terminados También 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

Pág.375

KPIs para DP y CPFR

Concepto

KPI

Medida

Definición

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

Pág.376

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KPIs para DP y CPFR

Concepto

KPI

Medida

Definición

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

Pág.377

KPIs para DP y CPFR

Concepto

KPI

Medida

Definición

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

Distribución

Costos de distribución

% de ventas

Costos totales de distribución de los productos (bodegas, transporte,inventario) dividido por las ventas totales de los productos

Pág.378

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KPIs para DP y CPFR

Concepto Sincronización de datos

KPI Exactitud de la Factura

Medida % exactitud de la factura

Definición Nº de líneas con datos correctos (especificaciones y precio) dividido por el total de líneas de facturas en el período definido

Pág.379

26. Desarrollo de casos

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Evaluación del Demand Planning Puntuación:

0: No se Hace 1: Mal 2: Regular 3: Aceptable 4: Bien 5: Excelente

Procesos

Personal

5.0 4.0 0 3.0 2.0 1.0 0.0

Medición del Desempeño

Integración de Procesos

Alineación de Procesos

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

Pág.381

Contacto

Raimundo Veloso Valenzuela Valenzuela, Socio Kom International Tel: (56 2) 431 5341 Santiago - Chile E-mail: [email protected]

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