Copy - Módulo 2. Generación de Pronóstico

Módulo 2

Generación de Pronóstico

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Información confidencial: Esta información fue preparada por Sintec para uso del cliente. Está prohibido compartirla con cualquier tercera parte sin el permiso previo por escrito de Sintec.

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3. Indicadores Clave para el monitoreo del S&OP

2. Modelos de Pronóstico

1. Generalidades de la Generación de Pronóstico

Módulo 2. Generación de Pronóstico

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Generación de Pronóstico

Generalidades de la Generación de Pronóstico

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Validación decapacidades

Fases de

Junta S&OP

Alineaciónde la demanda

Consenso y ColaboraciónComercial

Genera-ción de pronóstico

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Generación de Pronóstico

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El equipo de planeación realizará los pronósticos correspondientes para cada gerencia asignada. Así se podrá trabajar en conjunto con el equipo comercial para mejorar la asertividad de estos.

Calendario de S&OP

¡No olvides que debes considerar el calendario de tu unidad de negocio para saber cuando te tocará participar en el proceso!

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Años

TrimestreMes

SemanaDías

Nivel:Táctico

Nivel:Operación

Nivel:Estratégico

*¡No olvides que es importante tener claro el objetivo que se tenga,​ ya que el horizonte de tiempo que se necesitará pronosticar!*

De acuerdo al objetivo que se tenga, va a ser el horizonte que se necesitar pronosticar y así poder hacer el ajuste.

Horizonte de Tiempo

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El pronóstico siempre es incorrecto.

PRINCIPIO

Pronósticos agregadosson más acertados.

PRINCIPIO

Horizontes más cortos de demanda son más precisos.

PRINCIPIO

Los pronósticos estadísticos habilitan una base imparcial que es regida por ciertos principios básicos:

Principios

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Se debe pronosticar a un nivel de profundidad en la estructura del maestro de productos y regiones de ventas el cual haga sentido diferenciar algunos de otros, con base en su comportamiento en el mercado y en los recursos, capacidades o características que comparten.​

Dimensiones

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Dimensiones

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2. Modelos de Pronóstico

1. Generalidades de la Generación de Pronóstico

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Modelos de Pronóstico

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Media Móvil

Suaviza la serie de tiempo y elimina ruido aleatorio como preprocesamiento antes de aplicar otros métodos de pronóstico.

ARIMA

Pronostica series de tiempo sin patrones estacionales claros y con patrones de autocorrelación.

Holt Winters Multiplicativo

Pronostica series de tiempo con una tendencia no lineal y una estacionalidad multiplicativa.

XGBoost

Pronostica problemas de regresión y clasificación complejos con múltiples variables explicativas y grandes conjuntos de datos.

Holt Winters Aditivo

Pronostica series de tiempo con una tendencia lineal y una estacionalidad aditiva.

En la siguiente tabla podrás ver la información general cada uno de los modelos de pronóstico para hacer la generación de tu pronóstico has clic en cada uno de ellos para conocer el detalle:

Métodos de Pronóstico

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2. Modelos de Pronóstico

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Asertividad

Error

Para asegurar la efectividad y mitigación de desviaciones de la planeación de demanda, es importante medir los siguientes indicadores:

Medición del plan de Demanda

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Acciones habilitadas

Proporciona visibilidad sobre las desviaciones de la venta real a lo colaboradoPermite detectar las oportunidades en la colaboración para enfocar esfuerzosProporciona visibilidad de la adherencia de los involucrados a la ejecución del proceso

Indicadores de Proceso

• Cumplimiento a compromisos
• Asistencia a rutinas
• Cumplimiento a Entregables
• Cumplimiento agenda junta
• Cumplimiento a tiempos del proceso

• Asertividad
• MAPE
• WMAPE

Indicadores de Resultado

Principales indicadores

• Cumplimiento plan de demanda ciclo anterior
• Cumplimiento y seguimiento acciones ciclo anterior
• Cumplimiento a rutinas

• Venta
• Devoluciones
• S&OP vs Real
• S&OP vs Presupuesto

Para asegurar una adecuada ejecución de todo el proceso se recomienda dos tipos de indicadores a monitorear:

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Estos son los principales indicadores que debemos considerar monitorear durante nuestra participación en S&OP:

Indicadores para el monitoreo de S&OP

¡Suerte!

Vamos a hacer una evaluación rápida del módulo.

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Generación de Pronóstico

¡Felicidades! concluiste el módulo 2:

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CIUDAD DE MÉXICO / MONTERREY / BOGOTÁ / SÃO PAULO / SANTIAGO DE CHILE / CENTROAMÉRICA Y CARIBE

• No es adecuado para pronosticar series de tiempo con tendencias lineales o estacionalidad aditiva.

Desventajas

• Tendencia no lineal: El modelo asume que la tendencia de la serie de tiempo puede ser no lineal.

• Estacionalidad multiplicativa: El modelo asume que los patrones estacionales varían proporcional-mente con el nivel de la serie.

• Coeficientes alfa, beta y gamma: Estos coeficientes se utilizan para ajustar el modelo a la serie de tiempo y son determinados por el usuario.

Ventajas

• Útil para pronosticar series de tiempo con patrones estacionales que crecen o decrecen con el tiempo.

• Puede modelar tendencias no lineales y estacionalidad multiplicativa.

Características:

El modelo Holt Winters Multiplicativo es un método de pronóstico que se utiliza para predecir valores futuros de series de tiempo con tendencia no lineal y estacionalidad multiplicativa.

Holt and Winters Multiplicativo

Modelos de Pronóstico

• No es adecuado para pronosticar series de tiempo con patrones de tendencia o estacionalidad.

• Puede ser menos preciso que otros modelos de pronóstico más complejos.

Desventajas

• Promedio móvil: El modelo calcula el promedio móvil de la serie de tiempo a lo largo de un período de tiempo específico.

• Orden: El modelo se especifica con el orden del promedio móvil, es decir, cuántos períodos se promedian.

Ventajas

• Fácil de implementar y entender.

• Útil para pronosticar series de tiempo sin patrones de tendencia ni estacionalidad.

Características:

El modelo de Media Móvil es un método de pronóstico que se utiliza para predecir valores futuros de series de tiempo sin patrones de tendencia ni estacionalidad.

Media móvil

Modelos de Pronóstico

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• No es adecuado para pronosticar series de tiempo con tendencias no lineales o estacionalidad multiplicativa.

Desventajas

• Tendencia lineal: El modelo asume que la tendencia de la serie de tiempo es una línea recta.

• Estacionalidad aditiva: El modelo asume que los patrones estacionales tienen un efecto constante en la serie de tiempo.

• Coeficientes alfa, beta y gamma: Estos coeficientes se utilizan para ajustar el modelo a la serie de tiempo y son determinados por el usuario.

Ventajas

• Útil para pronosticar series de tiempo con patrones estacionales claros y predecibles.

• Puede modelar tendencias lineales y estacionalidad aditiva

Características:

El modelo Holt Winters Aditivo es un método de pronóstico que se utiliza para predecir valores futuros de series de tiempo con tendencia lineal y estacionalidad aditiva.

Holt and Winters Aditivo

Modelos de Pronóstico

¿Entonces, qué podemos hacer?

• Medir el error de pronóstico.
• Tener capacidad para fluctuaciones (stock).
• Emplear rangos.

¿Por qué?

• La demanda es una variable continua.
• Cada estimación tiene un cierto error.
• Los pronósticos son altamente desagregados.
• Típicamente SKU-Ubicación-Tiempo.

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De acuerdo con las características del negocio y de los análisis estadísticos de la información, se define el DFU (unidad pronosticable de demanda).

Los niveles de agregación pueden variar:

• Por SKU.
• Por tiempo.
• Por ubicación, entre otros.

El error de pronóstico se reduce mientras cercano estamos al periodo en cuestión en el tiempo. Y conforme más lejano, el error de pronóstico aumenta.

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• Puede ser más difícil de interpretar que otros modelos de pronóstico.

Desventajas

• Árbol de decisión: XGBoost utiliza múltiples árboles de decisión para predecir los valores futuros.

• Regularización: El modelo utiliza técnicas de regularización para evitar el sobreajuste.

• Función objetivo: La función objetivo que se optimiza es la suma de la función de pérdida y un término de regularización..

Ventajas

• Puede manejar conjuntos de datos grandes y complejos con múltiples variables explicativas.

• A menudo produce mejores resultados de predicción que otros algoritmos de aprendizaje automático..

Características:

El modelo XGBoost es un algoritmo de aprendizaje automático que se utiliza para predecir valores futuros de problemas de regresión y clasificación complejos con múltiples variables explicativas.

XGBOOST (Refuerzo extremo de gradiente)

Modelos de Pronóstico

• No es adecuado para pronosticar series de tiempo con patrones estacionales claros.

Desventajas

• Serie de tiempo estacionaria: El modelo asume que la serie de tiempo es estacionaria, es decir, que la media, la varianza y la autocorrelación no cambian con el tiempo.

• Tres parámetros: ARIMA utiliza tres parámetros para modelar la serie de tiempo: p, d y q.

• Estimación de los parámetros: Los parámetros se estiman a través de técnicas estadísticas como el análisis de autocorrelación

Ventajas

• Útil para pronosticar series de tiempo con patrones de autocorrelación.

• Puede modelar una amplia variedad de patrones de series de tiempo.

Características:

El modelo ARIMA es un método de pronóstico que se utiliza para predecir valores futuros de series de tiempo sin patrones estacionales claros y con patrones de autocorrelación.

ARIMA (Media móvil integrada autorregresiva)

Modelos de Pronóstico