Aviso de Privacidad y uso de cookies
Utilizamos las cookies para gestionar esta página web y mejorar su facilidad de uso. Puede encontrar más información sobre qué son las cookies, por qué las utilizamos y cómo se pueden modificar en Privacidad y cookies. Al utilizar esta página web está aceptando el uso de cookies.

Lecciones que nos deja la pandemia respecto al planeamiento de la demanda

 |   9 de noviembre del 2020


Pese a la diversidad de métodos de pronóstico disponibles, estos deben trabajarse a medida que se hayan identificado las características de la demanda y los factores que influyen en ella. En general, es posible utilizar información relacionada con la demanda histórica para estimar el comportamiento futuro, la cual se puede descomponer en sus elementos conocidos, como media aritmética, tendencia, estacionalidad, ciclo y correlación. Lo restante son aquellos elementos de la demanda que no se pueden explicar, a consecuencia de variaciones aleatorias causadas por eventos fortuitos.

Abordajes complementarios

Los métodos de pronóstico suelen estar estructurados sobre la base de factores irregulares y parámetros para la elección de datos, estos suelen tener mejores resultados en cuanto se desarrolle un trabajo complementario que permita simplificar el proceso de selección de datos.

Al pronosticar la demanda es recomendable trabajar con dos o más métodos que se complementen, o compartan las características de elección de datos y variables de comportamiento, y que permitan advertir y condensar los supuestos que giran en torno a la demanda.

La demanda no siempre es constante. En ocasiones presenta fluctuaciones que responden a factores que escapan de cualquier análisis, atribuyéndole un alto grado de exposición a la incertidumbre. Cuando un artículo tiene demanda inelástica (como se muestra en la Figura 1) podrán identificarse con mayor facilidad entre sus componentes factores aleatorios, de tendencia y estacionales, favoreciendo al margen de asertividad al no ser tan sensibles a las variaciones del mercado, destacando por su bajo grado de complejidad en la proyección.

Dentro de esta categoría podrían considerarse los artículos de primera necesidad, aquellos que mantienen la esencia de su demanda sin mayor dispersión ignorando parcial o en forma total los elementos que la afectan.

En cambio, la demanda por un artículo es elástica al presentar un alto grado de incertidumbre y variación en cuanto al cumplimiento del tiempo y cantidad pronosticada, recurriéndose a métodos de mayor complejidad para el pronóstico.

Lecciones de un desafío inédito

La elasticidad permite determinar cuán sensibles son los artículos con demanda probabilística a factores ambientales, económicos y comerciales. Un cambio en el inicio de las temporadas podría alterar la demanda de los artículos haciendo cada año del pronóstico una tarea compleja especialmente en industrias estacionales. La variación en la tasa de inflación y el tipo de cambio incrementan o recortan la demanda en el mercado, en tanto la disminución del PIB no garantiza que tenga un efecto negativo sobre la demanda.

Los pronósticos cumplen un rol preponderante a lo largo de la cadena de suministro, teniendo en cuenta que el margen de error debe segmentarse y establecerse objetivos para estos sin malgastar esfuerzos en alcanzar resultados técnicamente imposibles para todos los artículos. También debe discriminarse información que haya estado expuesta a condiciones atípicas a consecuencia de factores no controlables. La pandemia ha puesto en evidencia que algunas prácticas que considerábamos como correctas han remecido las bases conceptuales para la administración de nuestros inventarios y flujo de efectivo de las empresas, al revisar las experiencias en diversos sectores económicos se pueden resumir en 6 lecciones:

  • Ignorar los condicionantes de la demanda: El pronóstico no tan solo se limita al tratamiento de la información cuantitativa, debe administrarse información de tipo cualitativa que permita comprender los cambios que están ocurriendo y como estos podrán afectarnos en el corto plazo. Muchas empresas no tomaron en cuenta que los cambios en la demanda veían venirse como una ola originada en Asia y cuyos efectos pudieron mitigarse.
  • Asertividad: Los métodos de pronóstico no son exactos, no existe alguno que se anticipe a cambios que en cierta medida son considerados como abruptos, aunque en la práctica nos demuestra que debemos realizar seguimiento constante del alcance de la demanda con respecto al pronóstico para comprender las causas de las fluctuaciones.
  • Importancia de contar con procesos de planeamiento demanda: La coyuntura también ha expuesto a las empresas con procesos endebles en la planificación, dejándolos con poca y casi nula capacidad de respuesta frente a las variaciones en la demanda generando un impacto negativo en los niveles de inventario, operaciones y lo que acarrea esto en el flujo económico de las empresas. Una clara muestra ha sido la falta de adaptación inmediata del sector retail ante el incremento exponencial del comercio electrónico, la operación no ha asegurado la capacidad de atender los pedidos en los tiempos establecidos dando paso a la aparición de nuevos competidores.
  • La demanda según el ciclo de vida: Una de las principales lecciones que nos ha dejado la cuarentena es que debemos administrar a la demanda a partir de las etapas del ciclo de vida, es decir el comportamiento no será constante porque está sujeto a condiciones irregulares que no podemos controlar. Durante las primeras semanas de confinamiento, la demanda por artículos de primera necesidad incrementó de manera tal que muchos mercados quedaron desabastecidos y un error constante fue entender que la demanda tendría un crecimiento prolongado lo que traería como consecuencia los excedentes de inventario.
  • Descomponer la demanda: La demanda inelástica puede descomponerse por clústeres ante este tipo de periodos a partir de entender como el mercado se ve influenciado por el desabastecimiento, así como por acciones políticas y económicas del Estado. En algunos países de la región la demanda de artículos de primera necesidad se desaceleró a consecuencia del desempleo y la caída en los ingresos, y pese a que estos artículos forman parte de la canasta básica tuvieron que dar paso a los sustitutos que mitiguen el impacto. En tanto en economías y sectores que no vieron mermarse sus ingresos económicos dieron paso a la demanda de artículos que comenzaron a ser considerados como necesarios.
  • Elección de datos: Constantemente nos cuestionamos si la cantidad de datos elegidos son los correctos, podemos encontrar diversas fuentes bibliográficas que recomiendan tomar la mayor cantidad de datos históricos para absorber las desviaciones que se presentan en las variables sistemáticas del pronóstico, mientras que algunos detractores resaltan la importancia de identificar la naturaleza de la demanda del artículo ya que esta condiciona el resultado del margen de error de los métodos de pronóstico, por tanto cuando la demanda por un artículo no es constante arrastra en su estructura distintos componentes aleatorios que no permiten determinar un patrón de comportamiento en el tiempo a los que se deben considerar la cantidad de datos más representativa sobre el periodo de pronóstico.

Para pronosticar la demanda de las temporadas que se avecinan, debemos condensar todos los factores que la condicionan acudiendo a datos más cercanos y que más se asemejen sobre el periodo en análisis, pero quizás lo más importante aprendiendo de las lecciones que nos ha ido dejando esta crisis sanitaria.

Por Marco Espejo González. Docente en materias logísticas y speaker en Expo Logística Panamá 2012 y 2017, Logistic Summit & Expo México 2013, Expo Logisti-k Argentina 2018 y autor del libro: Gestión de inventarios: Métodos cuantitativos (fmespejo@zegelipae.pe).


Notas relacionadas

Te podría interesar