Por Oliver Franz.

Los desabastecimientos (cuando los niveles de inventario son insuficientes para satisfacer la demanda de los clientes) pueden provocar pérdidas de ventas, una menor confianza de los clientes y un estrés innecesario en la cadena de suministro. Afortunadamente, Minitab Statistical Software y la Analítica Predictiva proporcionan las herramientas necesarias para identificar de manera proactiva los factores que contribuyen a los desabastecimientos y optimizar el inventario.

En esta publicación, demostraremos cómo utilizar el software estadístico Minitab para analizar un conjunto de datos e identificar los impulsores clave de los desabastecimientos.

Paso 1: Analizar las tendencias históricas

Para pronosticar la demanda y evitar la falta de existencias, comience por analizar los datos históricos. Estos datos brindan información sobre los patrones de ventas anteriores, las preferencias de los clientes y el impacto de factores externos como promociones, días festivos o condiciones económicas. Al revisar las tendencias a lo largo del tiempo, puede identificar la estacionalidad, los picos de ventas y los períodos de baja demanda. Estos patrones son cruciales para establecer una línea base de la demanda esperada.

Por ejemplo, si observa un aumento constante de las ventas durante determinados meses o en respuesta a campañas de marketing específicas, puede utilizar esa información para predecir la demanda futura. Comprender estos patrones ayuda a evitar el exceso o la falta de existencias, lo que puede provocar desperdicios o pérdidas de ventas.

En Minitab, herramientas como el análisis de regresión y el análisis de series temporales pueden ayudar a identificar patrones significativos en sus datos, brindándole una imagen más clara de la demanda esperada, como en este ejemplo:

El equipo de esta empresa minorista puede utilizar el análisis de series temporales para generar proyecciones de ingresos en función de la estacionalidad. En este ejemplo, la empresa genera una parte importante de sus ingresos durante el cuarto trimestre. Conocer estas cifras anticipadas puede llevar a una planificación más informada y basada en datos.

Paso 2: Incorporar datos en tiempo real para análisis en vivo

Los datos en tiempo real son fundamentales para adaptar los pronósticos a las condiciones cambiantes del mercado. Con Minitab Connect pueden transmitirse datos en vivo a su análisis, lo que garantiza que sus pronósticos se mantengan actualizados. Esto incluye tendencias de ventas, actualizaciones de la cadena de suministro y demoras en la producción.

Por ejemplo, si la demanda aumenta inesperadamente debido a que un competidor se queda sin existencias, el análisis en vivo de Minitab Connect le permite ajustar rápidamente los niveles de inventario. Al integrar múltiples fuentes de datos, puede crear tableros de control en vivo que se actualizan continuamente, lo que le brinda una vista clara y en tiempo real de su inventario y pronósticos de demanda. Esto garantiza decisiones más rápidas basadas en datos para evitar que se queden sin existencias y optimizar el inventario.

Al combinar la información de los datos históricos con las actualizaciones en tiempo real, está bien preparado para tomar decisiones informadas sobre el inventario. Sin embargo, para evitar realmente los desabastecimientos y optimizar su inventario, es esencial ir un paso más allá con el análisis predictivo.

Paso 3: Aprovechar el análisis predictivo

El análisis predictivo le permite ir más allá de los datos históricos y la información en tiempo real al analizar las relaciones entre varios factores que influyen en las faltantes de existencias.

Para demostrarlo, utilizamos el aprendizaje automático en el módulo de análisis predictivo de Minitab. Nuestro conjunto de datos incluye factores potenciales que podrían provocar la falta de existencias de una determinada marca de auriculares Bluetooth.

El equipo quería ver qué factor se asociaba de forma más constante con la falta de existencias. Recopilaron datos de las últimas 50 semanas sobre el tiempo de entrega de los pedidos, el nivel de inventario al principio de la semana, la tasa de reabastecimiento al final de cada semana, las previsiones de unidades vendidas y las unidades vendidas realmente. A continuación, utilizaron el aprendizaje automático para determinar cuál de estas variables era la más significativa:

La importancia de la variable mide la mejora del modelo cuando se realizan divisiones en un predictor. La importancia relativa se define como el % de mejora con respecto al predictor superior.

Curiosamente, un plazo de entrega más largo fue el predictor más importante de faltantes de existencias.

Este es un problema relativamente sencillo de resolver. Al realizar los pedidos antes (a mitad de la semana, en lugar de a fin de semana), la empresa podría reducir drásticamente la probabilidad de que se produzca un desabastecimiento. El equipo podría entonces implementar esos cambios y medir sus datos nuevamente en varios meses y utilizar el software estadístico Minitab para ver si había una diferencia estadísticamente significativa en la cantidad de desabastecimientos que experimentaron.

Logre una gestión de inventario proactiva con información basada en datos

Para evitar la falta de existencias se necesita un enfoque estratégico que combine análisis históricos, datos en tiempo real y análisis predictivo. Con Minitab Statistical Software y Predictive Analytics, puede identificar los factores clave que provocan la falta de existencias, ajustar las estrategias de inventario en tiempo real y aprovechar el modelado avanzado para tomar decisiones proactivas. Al adoptar estas herramientas y técnicas, su empresa puede garantizar niveles óptimos de inventario, minimizar las interrupciones en la cadena de suministro y mantener la confianza de los clientes.