Descubre por qué perseguir la precisión perfecta en las previsiones es un esfuerzo inútil y cómo la volatilidad de un periodo a otro está saboteando silenciosamente tu cadena de suministro.

Durante décadas, los fabricantes han invertido en herramientas avanzadas de previsión; sin embargo, la extrema volatilidad de la cadena de suministro sigue siendo un problema estructural, más que uno que se pueda solucionar.. Esta inestabilidad constante se debe a la agregación, que oculta la verdadera variabilidad a nivel de SKU; a la detección de la demanda, que amplifica el ruido a corto plazo hasta convertirlo en registros permanentes; y a las intervenciones manuales, que distorsionan aún más los datos. Como consecuencia, la variabilidad de las previsiones se refleja directamente en las decisiones relativas al suministro, sin que se produzca prácticamente ningún efecto amortiguador. Esto provoca un desastre financiero que se agrava progresivamente: las existencias de artículos con escasa demanda real se disparan, los costes de transporte urgente se multiplican para cubrir las repentinas roturas de stock y la capacidad de producción se ve oscilando entre costosas horas extras y períodos de inactividad. En última instancia, esto se traduce en un estancamiento de la rotación de existencias y en la imposibilidad de mejorar los índices de cumplimiento de los pedidos.

Para convencer a los consejos de administración y a los directores financieros de que es necesario un cambio sistémico, los responsables de la cadena de suministro deben visualizar este problema creando una “cascada de previsiones”.”. Al analizar las previsiones históricas y compararlas con la demanda real, las empresas pueden descubrir el verdadero coste de su sistema actual. Un rango de variabilidad superior a 75 puntos porcentuales confirma que la planificación basada en previsiones está fundamentalmente desajustada con respecto al negocio. Descarga este informe para saber cómo diagnosticar la volatilidad de las previsiones de tu organización utilizando tus propios datos, y descubre por qué la transición a un modelo operativo que absorba la variación es la única solución duradera.

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