Cómo Pronosticar el Inventario: 3 Métodos Comunes y Cuál Elegir

La previsión de inventario es el proceso de estimar la demanda futura de los productos o servicios de una empresa y determinar el nivel necesario de inventario para satisfacer esa demanda.

Un pronóstico preciso permite a las empresas tomar decisiones informadas sobre la producción, las compras y los niveles de existencias, lo que puede ayudar a mejorar la eficiencia y la rentabilidad generales.

Hay una serie de métodos diferentes que se pueden usar para pronosticar el inventario, y el enfoque más apropiado a menudo dependerá del tipo de negocio y los datos disponibles. En esta publicación, cubriremos algunos de los métodos más comunes utilizados para la previsión de inventario, que incluyen:

1. Análisis de tendencias (promedios móviles y líneas de tendencia)
2. Análisis de regresión
3. Suavizado exponencial

Repasaremos los pros y los contras de cada uno de estos métodos, las fórmulas exactas que necesita para configurarlos y cuál elegir para su negocio en particular.

También lo dejaremos con algunas de las mejores prácticas de pronóstico de inventario y las trampas comunes que debe evitar.

Con todo lo dicho, ¡preparémonos para algunas matemáticas y saltemos de inmediato!

La importancia de un pronóstico preciso

Una previsión de inventario imprecisa puede tener una serie de consecuencias negativas para las empresas, entre ellas:

Desabastecimiento: si se subestima la demanda y los niveles de inventario son demasiado bajos, es posible que las empresas no puedan satisfacer la demanda de los clientes, lo que puede provocar la pérdida de ventas y una posterior caída en la satisfacción del cliente.

Exceso de inventario: por otro lado, si se sobreestima la demanda y los niveles de inventario son demasiado altos, las empresas pueden terminar reteniendo un exceso de inventario que inmoviliza los recursos financieros y ocupa un valioso espacio de almacenamiento.

Métodos comunes para la previsión de inventario

Como mencionamos anteriormente, hay una serie de métodos diferentes que se pueden utilizar para la previsión de inventario. En esta sección, veremos más de cerca algunos de los métodos más comunes, incluidos el análisis de tendencias, el análisis de regresión y el suavizado exponencial.

Análisis de tendencia

Uno de los métodos más simples y comunes para la previsión de inventario es el análisis de tendencias. Este enfoque implica el uso de datos históricos de ventas para identificar cualquier tendencia subyacente en la demanda, que luego se puede usar para hacer predicciones sobre la demanda futura.

Hay varias formas diferentes de llevar a cabo un análisis de tendencias, pero una de las más comunes es usar un promedio móvil. Este enfoque implica calcular la demanda promedio durante un período de tiempo determinado (por ejemplo, 3 meses, 6 meses, etc.) y luego usar esta cifra para pronosticar la demanda para períodos futuros.

Otro método popular es usar líneas de tendencia. Esto implica trazar puntos de datos históricos en un gráfico y luego dibujar una línea de mejor ajuste a través de los datos. La pendiente de la línea de tendencia se puede usar para estimar la demanda futura.

Cómo calcular un promedio móvil

La fórmula para calcular una media móvil es:

MA = (Suma de puntos de datos en los últimos n períodos) / n

donde MA es la media móvil y n es el número de periodos.

Por ejemplo, si quisiéramos calcular el promedio móvil de 3 meses para enero, febrero y marzo, usaríamos la siguiente fórmula:

MA = (enero + febrero + marzo) / 3

Digamos que las ventas en el primer trimestre fueron 100, 150 y 200 por cada mes consecutivo.

Esto nos daría una MA de (100 + 150 + 200)/3, o 150.

Luego podemos usar este promedio móvil para pronosticar la demanda para períodos futuros. Por ejemplo, si quisiéramos pronosticar la demanda para abril, simplemente usaríamos la cifra promedio móvil de 150.

Fórmula de análisis de tendencias

La fórmula para el análisis de tendencias es:

Tendencia = (Valor final - Valor inicial) / Número de períodos

Por ejemplo, si las ventas en el primer trimestre fueran 100, 150 y 200 para cada mes consecutivo, la tendencia se calcularía de la siguiente manera:

Tendencia = (200 – 100) / 3

Esto nos daría una tendencia de 100/3, o 33,33.

Esta tendencia se puede usar para pronosticar la demanda para períodos futuros. Por ejemplo, si quisiéramos pronosticar la demanda de abril, simplemente usaríamos la cifra de tendencia de 33,33 y la sumaríamos a la cifra de ventas de marzo (200). Esto nos daría una demanda prevista de 233,33 para abril.

Cuándo usar el análisis de tendencias frente al promedio móvil para la previsión de inventario

Hay algunas cosas a tener en cuenta al decidir si usar el análisis de tendencias o un promedio móvil para la previsión de inventario.

El primero es el período de tiempo durante el cual desea pronosticar la demanda. Si solo necesita pronosticar la demanda para un período corto de tiempo (por ejemplo, 1 o 2 meses), entonces usar un promedio móvil suele ser suficiente. Sin embargo, si necesita pronosticar la demanda en el futuro (p. ej., de 3 a 6 meses), el análisis de tendencias le dará una imagen más precisa de la demanda futura.

La segunda cosa a considerar es la naturaleza de los datos. Si los puntos de datos están espaciados uniformemente y hay una tendencia clara, entonces el análisis de tendencias es el mejor enfoque. Sin embargo, si los puntos de datos son más erráticos o no hay una tendencia clara, entonces usar un promedio móvil suele ser una mejor opción.

Análisis de regresión

El análisis de regresión es un método estadístico que se puede utilizar para identificar relaciones entre diferentes variables. Este enfoque se usa a menudo en la previsión de inventario para identificar las relaciones entre las ventas y otros factores que pueden afectar la demanda, como la estacionalidad, la publicidad y los cambios de precios.

Una vez que se han identificado estas relaciones, se pueden usar para hacer predicciones sobre la demanda futura.

Fórmula de análisis de regresión

La fórmula para el análisis de regresión es:

Y = a + bX

donde Y es la variable dependiente (es decir, la demanda), X es la variable independiente (es decir, el gasto en publicidad), a es el intercepto yb es la pendiente de la línea.

Para poner esto en contexto, supongamos que queremos utilizar un análisis de regresión para predecir la demanda de un producto en función de la inversión publicitaria.

Si tenemos datos históricos sobre el gasto y la demanda de publicidad, podemos usar estos datos para calcular los valores de a y b.

Es posible calcular los valores de a y b manualmente, pero si desea ahorrar algo de tiempo, HubSpot tiene un tutorial detallado sobre cómo puede usar fórmulas de Excel o Google Sheets para atajar todas las matemáticas.

Una vez que tenga los valores de a y b, puede introducirlos en la fórmula para predecir la demanda de cualquier nivel de inversión publicitaria.

Por ejemplo, supongamos que hemos calculado que a = 100 yb = 0,5. Esto nos daría la siguiente ecuación:

Y = 100 + 0,5X

Si quisiéramos predecir la demanda de un mes en el que planeamos gastar $10 000 en publicidad, simplemente introduciríamos esta cifra en la ecuación:

Y = 100 + 0,5 (10.000)

Esto nos daría una demanda pronosticada de 5,100 unidades.

Cuándo usar el análisis de regresión

La principal ventaja del análisis de regresión es que puede ayudarlo a identificar relaciones entre diferentes variables. Esto es útil si desea pronosticar la demanda en función de factores distintos al historial de ventas, como la estacionalidad o los cambios de precios.

Sin embargo, el análisis de regresión tiene algunas desventajas. En primer lugar, puede llevar mucho tiempo configurarlo, especialmente si no se siente cómodo con los métodos estadísticos.

En segundo lugar, el análisis de regresión es tan preciso como los datos que usa para calcular los valores de a y b. Si sus datos son inexactos o están incompletos, sus predicciones también serán inexactas.

Finalmente, el análisis de regresión solo funciona si existe una relación lineal entre las variables dependientes e independientes. Si no hay una relación clara, o si la relación no es lineal, el análisis de regresión no será exacto.

Suavizado exponencial

El suavizado exponencial es un método de pronóstico que asigna ponderaciones exponencialmente decrecientes a observaciones pasadas. Este enfoque se usa a menudo cuando no hay una tendencia clara en los datos o cuando hay una cantidad significativa de variación aleatoria.

Hay varias variantes diferentes de suavizado exponencial, pero la más común es el suavizado exponencial simple. Este enfoque implica el uso de un promedio móvil ponderado para pronosticar la demanda, donde los pesos disminuyen exponencialmente a medida que retrocede en el tiempo.

Fórmula suavizante exponencial

La fórmula para el suavizado exponencial simple es:

Ft = αyt + (1-α)Ft-1

donde Ft es el pronóstico para el período t, yt es la demanda real para el período t y α es la constante de suavizamiento.

El valor de α puede variar de 0 a 1, y cuanto mayor sea el valor, más peso se otorga a las observaciones recientes.

Elegir el valor correcto para α

El valor de α tendrá un gran impacto en la precisión de sus predicciones, por lo que es importante elegir un valor que tenga sentido para sus datos.

Si elige un valor demasiado alto, sus pronósticos serán muy sensibles a las observaciones recientes y no tendrán en cuenta las tendencias a largo plazo.

Por otro lado, si elige un valor demasiado bajo, sus pronósticos serán lentos y no reflejarán cambios en la demanda a corto plazo.

No hay una respuesta correcta o incorrecta cuando se trata de elegir el valor de α. El mejor enfoque es experimentar con diferentes valores y ver cuál le da las predicciones más precisas.

También puede utilizar métodos estadísticos, como el error porcentual absoluto medio (MAPE), para comparar la precisión de diferentes valores de α.

Una vez que haya seleccionado un valor para α, el proceso de pronóstico es relativamente simple.

Simplemente necesita ingresar los valores de demanda reales para cada período y resolver la ecuación para obtener la demanda pronosticada.

Digamos que queremos usar el suavizado exponencial para predecir la demanda de un producto durante los próximos seis meses.

Si nuestros datos muestran que la demanda se ha mantenido relativamente estable durante los últimos meses, podríamos elegir un valor de α = 0,5. Esto nos daría la siguiente ecuación:

F1 = 0,5y1 + (1-0,5)F0

F2 = 0.5y2 + (1-0.5)F1

…

F6 = 0.5y6 + (1-0.5)F5

Para predecir la demanda del primer mes, simplemente introduciríamos el valor de y1 (es decir, la demanda real del primer mes).

Para predecir la demanda del segundo mes, conectaríamos el valor de y2 y la demanda pronosticada para el primer mes (es decir, F1).

Y así.

Cómo elegir el método adecuado para su negocio

Elegir el método de pronóstico de inventario adecuado para su negocio dependerá de varios factores, incluido el tipo de negocio, los productos que vende y los datos disponibles.

Si está vendiendo productos que tienen un patrón estacional claro, entonces el análisis de tendencias o el análisis de regresión pueden ser la mejor opción. Si está vendiendo productos que no se ven afectados por la estacionalidad, entonces el suavizado exponencial puede ser una mejor opción.

También es importante considerar los datos disponibles al elegir un método de pronóstico. Si solo tiene unos pocos meses de datos de ventas, entonces un simple análisis de tendencias puede ser la mejor opción. Si tiene un largo historial de datos de ventas, entonces los métodos más sofisticados, como el análisis de regresión, pueden ser más apropiados.

En última instancia, la mejor manera de elegir un método de pronóstico es experimentar con diferentes métodos y ver cuál ofrece las predicciones más precisas para su negocio.

Independientemente del método que elija, es importante recordar que la previsión de inventario es una ciencia inexacta. Siempre habrá cierta incertidumbre al predecir la demanda futura, por lo que es importante tener cierta flexibilidad en la planificación.

Una forma de hacer esto es crear múltiples escenarios de pronóstico utilizando diferentes métodos o supuestos. Esto le dará una mejor idea del rango de posibles resultados y lo ayudará a tomar decisiones más informadas sobre los niveles de inventario.

Considere el tiempo de entrega del inventario en sus pronósticos

Otra consideración importante es el tiempo de entrega de sus productos. El tiempo de entrega es la cantidad de tiempo que se tarda en recibir un pedido de su proveedor.

Si tiene un tiempo de entrega prolongado, deberá realizar pedidos con más anticipación, lo que significa que deberá ser más preciso en su pronóstico. Si tiene un tiempo de entrega corto, entonces tendrá más flexibilidad en su pedido.

Para tener en cuenta el tiempo de entrega, puede ajustar su pronóstico para reflejar la cantidad de tiempo que llevará recibir un pedido, o puede acumular niveles de inventario para cubrir el tiempo de entrega.

La creación de niveles de inventario puede ser costosa, por lo que a menudo es preferible ajustar sus pronósticos. Esto significa que deberá realizar sus pedidos antes, pero le ahorrará el costo de mantener un exceso de inventario.

Errores comunes a evitar en la previsión de inventario

Hay algunos errores comunes que pueden conducir a pronósticos de inventario inexactos. Éstos incluyen:

No tener en cuenta la estacionalidad: los patrones estacionales pueden tener un gran impacto en la demanda, por lo que es importante tenerlos en cuenta al pronosticar los niveles de inventario.

Depender demasiado de los datos históricos: los datos históricos son una herramienta valiosa, pero es importante recordar que solo reflejan la demanda pasada. La demanda futura puede ser diferente, por lo que es importante considerar otros factores, como las tendencias del mercado y el comportamiento de los clientes, al pronosticar el inventario.

No tener en cuenta los cambios en el negocio: los negocios cambian con el tiempo, por lo que es importante tener esto en cuenta al pronosticar el inventario. Si está introduciendo nuevos productos o realizando cambios en su estrategia de marketing, esto afectará la demanda y debe tenerse en cuenta al pronosticar el inventario.

Hacer suposiciones sin datos: es importante basar sus pronósticos en datos en lugar de suposiciones. Si no tiene suficientes datos para respaldar su pronóstico, es mejor esperar hasta que los tenga en lugar de adivinar.

No revisar y actualizar su pronóstico: la demanda de sus productos puede cambiar con el tiempo, por lo que es importante revisar y actualizar su pronóstico periódicamente. Esto le ayudará a mantenerse preciso y receptivo a los cambios en el mercado.

Al evitar estos errores, puede mejorar la precisión de sus pronósticos de inventario y tomar mejores decisiones sobre los niveles de inventario.

¿Cómo se correlaciona el pronóstico de ventas con el pronóstico de inventario?

La previsión de ventas es una entrada clave en la previsión de inventario. Al predecir las ventas futuras, puede estimar el nivel de inventario que necesitará para satisfacer la demanda.

La previsión de ventas se puede realizar utilizando una variedad de métodos, como el análisis de tendencias o el análisis de regresión. Es importante elegir un método que sea apropiado para su negocio y sus datos. Una vez que tenga un pronóstico de ventas, puede usarlo para estimar el nivel de inventario que necesitará para satisfacer la demanda.

Uso de software para administrar sus pronósticos de inventario

SkuVault es un poderoso software de administración de inventario que puede ayudarlo a pronosticar la demanda de inventario (además de muchas otras facetas de un buen control de inventario).

SkuVault proporciona funciones como el historial de ventas y el análisis de tendencias, que se pueden utilizar para predecir futuras ventas.

SkuVault también le permite configurar puntos de reorden para que pueda realizar pedidos automáticamente cuando los niveles de inventario alcancen un punto determinado. Esto elimina las conjeturas de los pedidos y lo ayuda a mantener niveles óptimos de inventario.

Además, SkuVault ofrece funciones como seguimiento e informes de inventario en tiempo real, que pueden ayudarlo a mantenerse al tanto de su inventario y tomar decisiones informadas sobre pedidos futuros.

Si está buscando una manera de mejorar la gestión de su inventario, nos encantaría mostrarle cómo SkuVault puede ayudarlo a dejar de trabajar en su negocio y comenzar a trabajar en su negocio.

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