Comprendiendo el reporte de priorización de compra basado en grillas de cuantiles

Comprendiendo el reporte de pedido priorizado basado en pronósticos probabilísticos











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Las grillas de cuantiles son la tecnología de pronóstico más avanzada ofrecida por Lokad que entrega rendimiento y capacidades de optimización de inventario superiores. El motor de pronóstico puede configurarse para elaborar este tipo de pronósticos seleccionando la grilla de cuantiles como modalidad de pronóstico. En esta página, proporcionamos información sobre esta modalidad de pronóstico y explicamos cómo puede comprender mejor la lista de priorización de compra calculada aprovechando el pronóstico de grilla de cuantiles generado por Lokad.

Panorama general

El pronóstico clásico elabora un valor de pronóstico por SKU y por día (o semana o mes). Lamentablemente, este abordaje es simplista y no captura toda la incertidumbre irreducible asociada con la demanda futura. El abordaje de grilla de cuantiles, en cambio, consiste en pronosticar las probabilidades para (casi) todos los niveles posibles de demanda futura. En la práctica, esto significa que el motor de pronóstico crea:

  • un pronóstico para la probabilidad de observar cero unidades de demanda,
  • un pronóstico para la probabilidad de observar una unidad de demanda,
  • un pronóstico para la probabilidad de observar dos unidades de demanda,
  • etc.

En teoría, este proceso podría seguir infinitamente. En la práctica, Lokad se detiene cuando la probabilidad de observar un determinado nivel de demanda es tan bajo (cuando los niveles de demanda se vuelven demasiado altos), que ni siquiera vale la pena seguir investigando su probabilidad asociada. Por ejemplo, cuando la probabilidad de observar 1000 unidades de demanda en un período de tiempo específico es menor que 0,1 %.

Sin embargo, tales probabilidades sin procesar raramente son utilizables como tales. Como resultado, Lokad también proporciona paneles de información integrados que convierten estas probabilidades sin procesar en una lista priorizada de sugerencias de compra. Esta lista tiene en cuenta tanto los resultados positivos, como la venta del artículo y la obtención de ganancias, como los resultados negativos, como el mantenimiento del artículo en existencias durante un período de tiempo prolongado con los costos de almacenamiento asociados. Las probabilidades calculadas por los pronósticos de grilla de cuantiles se utilizan para sopesar de modo adecuado todos los posibles resultados futuros.

En la práctica

Lokad ofrece la posibilidad de crear un proyecto de pronóstico y configurar este proyecto utilizando la modalidad de pronóstico llamada grilla de cuantiles. Cuando se ejecuta un proyecto de este tipo, todas las probabilidades pronosticadas se reúnen en un archivo llamado Lokad_Grid.tsv. Este archivo puede ser bastante grande comparado con los datos de entrada, porque cada artículo (o producto, o SKU, dependiendo de la situación) puede asociarse a varios niveles de demanda diferentes, cada uno con su respectiva probabilidad estimada.

Además, cuando los datos se originan en una de las integraciones nativas respaldadas por Lokad, el motor de pronóstico tiene su propio panel de información, que está diseñado para convertir esta grilla de cuantiles (es decir, las posibilidades sin procesar) en una lista de prioridad de compra sugerida. La captura de pantalla a continuación ilustra este proceso con el panel de información del conjunto de datos de ejemplo. Otras fuentes de datos generalmente ofrecen paneles de información levemente diferentes, pero los principios generales se mantienen.

Image

A la izquierda, el panel de información incluye una forma con varios parámetros que controlan la lista de pedido priorizado sugerida. Si bien calcular la grilla de cuantiles es un proceso extremadamente intensivo, que generalmente requiere entre 30 y 60 minutos para completarse, volver a procesar los pronósticos para regenerar la lista priorizada de pedidos de compra es una operación muy rápida, que generalmente lleva alrededor de 10 segundos. Tenga cuidado de no confundir el botón "Start run" (comenzar ejecución) en la parte superior, que pone en funcionamiento al motor de pronóstico, con el botón "Save and run" (guardar y ejecutar), que simplemente vuelve a priorizar los artículos que deben comprarse de acuerdo con los parámetros.

Parámetros dentro del panel de información

El panel de información que convierte las probabilidades de demanda sin procesar en una lista de selecciones de artículos que deben reordenarse viene con algunos parámetros. El más notable es el Max spend budget (presupuesto de gasto máximo). Este parámetro pone un límite a la dimensión total de la reorden. Si deja el presupuesto en cero, la lista de selecciones quedará vacía. Por otra parte, no se recomienda utilizar un presupuesto demasiado grande, porque, en este caso, la lista de selecciones crecerá considerablemente, incluyendo en el proceso sugerencias poco rentables. Como regla general, el presupuesto ingresado en el simulador no debería ser más del doble de su presupuesto para reórdenes periódicas habitual, ya que corre el riesgo de hacer compras poco rentables.

Le sugerimos limitarse a presupuestos que correspondan con sus rotaciones de inventario. Por ejemplo, si su empresa hace reórdenes cada semana, el presupuesto de reorden para la semana debería acercarse a la cantidad de inventario vendido la semana anterior. En la práctica, cuando comience a utilizar Lokad, el simple hecho de mantener su presupuesto de inventario usual aumentará gradualmente sus niveles de servicio. Luego, una vez que la situación sea estable, puede ponerse como objetivo un presupuesto que supere levemente su gasto de inventario actual si desea aumentar sus niveles de servicio; o, por el contrario, ponerse como objetivo un presupuesto que sea levemente menor que su gasto de inventario si desea reducir los costos de inventario. En ambos casos, Lokad pone el énfasis en la transición de inventario gradual hacia una configuración más rentable.

El simulador de ejemplo también incluye un parámetro denominado Capital interests (intereses de capital) expresado en porcentajes. Este valor representa los costos de inventario anuales totales relativos al costo de compra de inventario. Por defecto, se supone que mantener $1 de inventario en existencias durante un año cuesta $0,30, es decir, una tasa de interés del 30 %. Los costos de inventario son altos y no deberían subestimarse. Para empresas más pequeñas, recomendamos que no se utilice ningún valor menor del 25 %, aunque solo sea por los costos de oportunidad.

Además, Lokad ofrece respaldo extensivo de varias monedas, ya que sucede a menudo que los artículos no se compran y se venden en la misma moneda. En particular, Lokad puede aplicar las tasas de conversión de moneda históricas correctas automáticamente. El simulador de ejemplo espera que se ingrese el código de moneda ISO de tres letras de la moneda deseada.

Comprendiendo los resultados

Además de los parámetros a la izquierda, el panel de información incluye varios elementos de reporte. El elemento más notable es la tabla DOWNLOAD (descarga) que contiene la lista de selecciones de reorden sugerida. Esta tabla contiene la lista de los artículos que se sugiere que se reordenen, con los demás artículos que se excluyen de la lista. Revisemos las columnas de esta tabla:
  • Supplier: el proveedor asociado a este artículo. A menos que los artículos tengan una afinidad explícita con un proveedor primario, este campo generalmente se rellena utilizando el último proveedor observado para este artículo.
  • OnHand: la cantidad de existencias disponibles para este artículo. Este campo puede utilizarse para darle sentido al nivel de existencias actual antes de poner en marcha otra compra. Además, esta cantidad se tiene en cuenta al calcular el ROI esperado utilizando la cantidad sugerida por comprar.
  • OnOrder: la cantidad de existencias pedidas para este artículo. Igual que "OnHand":
  • Qty: la cantidad de pedido sugerida. Esta cantidad tiene en cuenta las probabilidades de demanda futura en el tiempo de entrega, pero también las existencias disponibles y las pedidas.
  • D: una medida simple de la demanda total observada para el artículo en el último año; se expresa en unidades. Este factor se entiende principalmente como un control de calidad, para asegurarse de que la cantidad sugerida tiene sentido con respecto a la demanda anual.
  • LT: el tiempo de entrega expresado en días. Lokad en general intenta calcular automáticamente los tiempos de entrega promediando observaciones por proveedor. Sin embargo, los datos de pedido de compra no siempre son suficientes para generar los cálculos correctos de los tiempos de entrega, y, en este caso, los tiempos de entrega pueden ajustarse manualmente.
  • SL: el nivel de servicio actual en el tiempo de entrega próximo, calculado como si no se hicieran reórdenes para este artículo específico.
  • ExM: el margen bruto adicional que se espera que se obtenga gracias a las cantidades de reorden sugeridas si la reorden se realiza hoy.
  • ExC: el costo de almacenamiento de inventario adicional causado por la cantidad de reorden sugerida si la reorden se realiza hoy.
  • Cost: el costo de compra por unidad multiplicado por la cantidad sugerida por comprar. La suma de los costos es menor que el presupuesto de gasto especificado en el simulador.

Sobre la tabla, hay una serie de indicadores que están pensados principalmente para funcionar como controles de calidad: el objetivo poder asegurarse de un vistazo que los datos procesados por Lokad sean coherentes con las métricas de negocio en conjunto. No resulta sorprendente que si los datos de entrada son correctos, el resultado en general sean cifras extremadamente divergentes. Cuando esto sucede, no tiene sentido analizar más la lista de sugerencias de reorden, ya que es necesario abordar los problemas con los datos de entrada primero.

A la izquierda, debajo de los parámetros del simulador, hay dos métricas SL (nivel de servicio) adicionales. La métrica SL before indica el nivel de servicio actual en el caso en que no se realice una reorden de inmediato. La métrica SL after indica el nivel de servicio mejorado si los artículos sugeridos por la lista de reorden se compran hoy, como lo sugiere el software.

Parámetros específicos de dominio

La transformación de las grillas de cuantiles en una lista de selecciones de cantidades de reorden generalmente implica parámetros específicos de dominio. Por ejemplo, si bien Lokad puede extrapolar precios de ventas y precios de compra del historial de pedidos de ventas y del historial de pedidos de compra respectivamente, a menudo es más fiable valerse de las listas de precios que contienen precios que tienen la garantía de ser precisos. Cuando fuera posible, nuestros conectores de datos le permitirán elegir entre diferentes listas de precios disponibles para establecer qué listas deberían utilizarse para los precios de venta y compra respectivamente. Además, el abordaje de priorización de compra también puede tener en cuenta sus limitaciones de cadena de suministro. Por ejemplo, es posible gestionar cantidades de orden mínimas por SKU o por pedido, pero también cantidades máximas, por ejemplo, cuando hay envíos de contenedor involucrados.

Puede encontrar más documentación sobre cómo elaborar sus propias listas de prioridad. Sin embargo, como parte del servicio de nuestros planes de suscripción Premier, Lokad puede gestionar en su totalidad todas las limitaciones por usted, y entregar resultados que no solo están altamente optimizados, sino que cumplen en su totalidad con todos los procesos y las limitaciones aplicables a su empresa.