Beneficios de las herramientas de predicción en la gestión de compras
Beneficios de la predicción de la demanda
El día a día de cualquier empresa es complejo. Requiere de la toma de multitud de decisiones que afectan a todos los departamento y niveles jerárquicos y que, en muchas ocasiones, actúan como fichas de dominó interconectadas. El fallo en una de las piezas puede provocar la caída de una parte o de toda la cadena organizacional.
Un área en el que es especialmente palpable la trascendencia de una buena planificación que facilite la toma de decisiones es la gestión de compras. ¿Cuánto voy a vender? ¿Tengo suficiente stock? ¿Cuánto tengo que comprar? ¿Puedo afrontar imprevistos con las reservas existentes? Son preguntas continuamente presentes en los departamentos encargados de la adquisición de referencias.
Hasta ahora las respuestas a estas y otras muchas cuestiones surgidas en la gestión de inventarios eran resueltas teniendo como base la experiencia de los empleados, los resultados de anteriores campañas, la intuición del encargado del almacén, ofertas de suministro, pedidos puntuales, tiempos estimados de entrega… en definitiva, información voluble e inconexa basada en percepciones, que pueden ser o no acertadas en unos mercados actualmente definidos por su inestabilidad.
Para acabar con esta casuística en los procesos de compra, en la vigente economía digital, en la que los datos son el nuevo petróleo, se han desarrollado sistemas de predicción de la demanda que permiten abordar los procesos de aprovisionamiento de un modo totalmente eficiente, tanto desde el punto de vista financiero, como de la optimización de infraestructuras y del servicio al cliente.
Las herramientas de predicción de la demanda se valen de los datos tanto internos como externos de la empresa y su sector, para procurar un ajuste de las necesidades actuales y futuras, en función de parámetros como históricos de ventas, tendencias del mercado, lead time de proveedores, índices de rotación, etc.
Una vez compilados los datos de ERPs, SGA, CRM, IoT, MRP… y todas aquellas fuentes disponibles, se tratan con algoritmos predictivos de forma unitaria y conexa, para obtener las verdaderas necesidades inmediatas y a tiempo vista de la organización, que se plasman en cuadros de mando visuales e intuitivos que facilitan la toma de decisiones. El círculo se cierra con el empleo de Inteligencia Artificial para automatizar los procesos de compras y recibir sugerencias de adquisición de stock de manera autónoma.
Beneficios de la predicción de la demanda
La implementación sistemas de predicción de la demanda como FRIGG, solución SaaS desarrollada en LIS Solutions, en los departamentos de compras, otorgan multitud de beneficios en la gestión y control de inventarios:
- Ahorro de tiempo: la automatización de la gestión de compras supone una considerable reducción del tiempo dedicado al análisis de la planificación y definición de las necesidades de compra, que son, además, mucho más eficientes.
- Nivel óptimo de stock: la previsión de las futuras necesidades de producto garantiza la consecución de óptimos niveles de existencias, ya que evitan las roturas de stock y los sobrestockages. La primera de las situaciones, una falta de referencias, puede llevar a la pérdida de clientes por no poder dar servicio a sus peticiones, puede obligar a parar procesos de fabricación por falta de materia prima, por ejemplo. La segunda, un exceso de stock tiene graves perjuicios derivados de la ocupación de espacio y la inmovilización de capital.
- Mejora de precios de proveedores: una buena previsión permite realizar un forecasting adecuado. Realizando el aprovisionamiento sin urgencia, se pueden conseguir mejores precios de los proveedores.
- Reducción de obsolescencia y riesgo: la previsión de la demanda posibilita, también, reducir los niveles de obsolescencia de referencias y el riesgo derivado de los excesos de stock por baja rotación.
- Suministro directo: la predicción de los requerimientos de producto puede conseguir un suministro directo cliente/proveedor, con el consiguiente ahorro en los costes de distribución.
- Compras relacionadas: la previsión de la demanda permite, además, adquirir artículos relacionados del mismo proveedor optimizando la red de transporte y mejorando los costes de suministro.
- Capacidad de reacción frente a las variaciones de demanda: herramientas de predicción como FRIGG posibilitan el control de los niveles de stock en tiempo real, teniendo en cuenta factores como pedidos en curso o el lead time de los proveedores, lo que aporta capacidad de reacción frente a las variaciones de demanda de los clientes.
- Información fiable: trabajar sobre análisis predictivos facilita información fiable (multivariable) para la toma de decisiones futuras, tanto en la negociación con proveedores, como para el lanzamiento de campañas de marketing, ofertas para reducción de los stocks de baja rotación, etc.
Conclusión: Reducción superior al 15% del volumen de stock
El desarrollo del Big Data, el Business Intelligence y la Inteligencia Artificial está cambiando la forma de gestión de los negocios. Los parámetros de eficiencia y rentabilidad se incrementan en aquellas organizaciones que han iniciado procesos de transformación digital y caminan hacia la conocida como Industria 4.0. Los negocios generan información cada segundo y ahora, gracias a la Analítica Avanzada existen herramientas para aprovecharla.
Uno de las áreas en la que más obvia es esta necesidad, es la gestión de compras, en la que se ha pasado de trabajar en base a la experiencia e intuición del personal, a procesos digitales de predicción de la demanda ajustados a la realidad presente y futura de la organización.
Los beneficios son innumerables, y para hacer palpable esta realidad os damos un dato: en LIS Solutions hemos comprobado, por ejemplo, que implementando sistemas de previsión en la gestión de compras con FRIGG, nuestros clientes han reducido sus niveles de stock en más de un 15%, con lo que ello supone de liberación de espacio, eliminación de obsolescencia y riesgos, liberación de capital inmovilizado, mejora del servicio, y aumento de eficiencia y rentabilidad.