Pronóstico de la demanda a través de Envision - Taller #4
La última adición a nuestra serie de talleres de Envision1 (Taller #4: Pronóstico de la demanda) ya está disponible para académicos de la cadena de suministro, educadores, estudiantes universitarios y profesionales de la cadena de suministro. Este taller ofrece ideas prácticas sobre cómo nuestros Supply Chain Scientists (SCSs) utilizan la perspectiva de Supply Chain Cuantitativa de Lokad (y sus herramientas) para abordar el pronóstico de la demanda en las cadenas de suministro. Este taller es particularmente importante debido a lo crucial que es el pronóstico de la demanda para tomar decisiones de inventario optimizadas y ajustadas al riesgo2.
Este taller, al igual que sus predecesores, sigue la forma de un estudio de caso ficticio3 en el sector minorista. Proporciona a los estudiantes toda la información, orientación y datos necesarios para producir pronósticos de demanda y anticipar la demanda futura y tomar decisiones oportunas de inventario que minimicen los riesgos financieros para la empresa minorista.
Para los educadores, el taller proporciona todos los recursos necesarios para una lección atractiva e instructiva sobre la planificación moderna de la cadena de suministro, incluyendo un conjunto de datos con un esquema de datos relacional, un entorno de trabajo interactivo y un estudio de caso con enlaces incorporados para ayudar a los estudiantes a localizar y utilizar el código/funcionalidad relevante de Envision4.
El objetivo principal de estos talleres es proporcionar a los estudiantes una guía estructurada para analizar las cadenas de suministro modernas. Este proceso imita las situaciones empresariales reales para las cuales los Supply Chain Scientists (SCSs) de Lokad generan recomendaciones a diario. También imita la progresión de las iniciativas de cadena de suministro que Lokad implementa con sus clientes. Cada taller es independiente, sin embargo, hay valor en estudiarlos en el orden proporcionado, ya que todos utilizan datos de la misma empresa ficticia, y cada taller se enfoca en diferentes aspectos de la cadena de suministro de la empresa.
El taller comienza con una descripción general de la empresa ficticia, una introducción de los términos y definiciones clave, y una descripción detallada de los datos. Esta descripción exhaustiva imita un Manual de Procedimientos Conjuntos (JMP) de la vida real, que es el documento fundamental para cada iniciativa de cadena de suministro con Lokad.
Este nuevo taller debería ser especialmente interesante para los pronosticadores de la cadena de suministro y los planificadores de la demanda, ya que brinda la oportunidad de aprender más sobre el pronóstico probabilístico, que es la forma más completa de abordar la incertidumbre futura2. También muestra las herramientas que Lokad utiliza para automatizar por completo la generación de pronósticos a diario. Esta automatización requiere un diseño cuidadoso de recetas numéricas por parte del Supply Chain Scientist, una habilidad que creemos que todo futuro profesional de la cadena de suministro necesitará.
En mi opinión (compartida por los profesores que actualmente utilizan nuestros materiales), el currículo principal de la cadena de suministro no produce profesionales capaces de gestionar eficazmente ni siquiera las cadenas de suministro actuales, y mucho menos las cadenas de suministro más complejas y dinámicas del futuro. Sostengo que el campo de estudio de la cadena de suministro merece materiales educativos adecuados que aborden directamente estos desafíos, y espero que nuestra contribución continua ayude a educar a más aspirantes a Supply Chain Scientists.
En conclusión, me gustaría extender una vez más mi enorme gratitud a Paul Jan5 por sus significativas contribuciones pasadas y continuas a este proyecto. Sin sus esfuerzos, esta serie de talleres no habría sido tan exitosa ni de tan alta calidad como creo que es.
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Todos los talleres publicados, así como otros ejercicios prácticos, se pueden encontrar en la sección Envision Gallery de la documentación pública de Lokad. ↩︎
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Como se muestra en la imagen, las previsiones probabilísticas no suelen ser tan llamativas como las distribuciones gaussianas. Por diseño, optimizar la previsión tanto para la eficiencia computacional como para la precisión elimina la llamativa simetría de una distribución normal (gaussiana). Además, los datos (y problemas) de la cadena de suministro no siguen una distribución normal. Sumérgete en los materiales del taller para aprender por qué. ↩︎ ↩︎
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Personajes de la Supply Chain es un enfoque alternativo desarrollado por Lokad para estudiar cadenas de suministro reales y abordar las deficiencias de los casos de estudio tradicionales. ↩︎
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Una hoja de respuestas está disponible bajo solicitud. ↩︎
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Paul Jan es, entre otras cosas, profesor asociado en la Escuela de Gestión Rotman de la Universidad de Toronto, donde imparte clases de Operaciones y Gestión de la Cadena de Suministro. Tiene más de 19 años de experiencia en los campos de la educación, la fabricación y la cadena de suministro. ↩︎
