¿Qué es un pronóstico de inventario?
Un pronóstico de inventario te ayuda a estimar la demanda futura de productos en periodos cortos, medios o largos. Es una parte fundamental de cualquier estrategia de planificación de inventario. Anticipar la demanda permite mejorar el servicio al cliente, el control del inventario y la gestión de la capacidad.
También se pueden prever los costos, como los que se incurrirán al hacer futuros pedidos. Otro aspecto a prever es el tiempo de entrega (lead time), que suele reducirse con el tiempo. Independientemente de lo que se quiera prever, ten en cuenta estos principios:
- El pronóstico será más preciso en el corto plazo. Cuanto más lejos proyectes, menos precisión tendrás.
- El pronóstico será inexacto. Siempre habrá un margen de error, y es importante conocer ese porcentaje.
- El pronóstico no sustituye a la demanda real.
Tipos de pronósticos
Existen muchos métodos para hacer pronósticos, y ninguno es el mejor en todos los casos. La elección depende del periodo de tiempo y los datos disponibles. Los pronósticos se clasifican generalmente por su alcance temporal:
- Pronósticos a largo plazo: abarcan varios años
- Pronósticos a mediano plazo: de tres meses a un año
- Pronósticos a corto plazo: unas pocas semanas hacia adelante
Los pronósticos pueden basarse en datos históricos o en estimaciones subjetivas. Si existe un historial confiable de demanda, debe utilizarse como base.
Técnicas de pronóstico
Ya hemos hablado en el pasado sobre el método de cantidad económica de pedido (EOQ) para determinar cuánto comprar. En esta entrada, revisaremos tres técnicas básicas basadas en datos históricos.
Usaremos los datos de octubre, noviembre y diciembre de 2022 para prever los primeros tres meses de 2023.
Media móvil
Este método calcula un promedio simple de un número definido de periodos anteriores para predecir el siguiente.
| Octubre 2022 | 114 |
| Noviembre 2022 | 119 |
| Diciembre 2022 | 137 |
| Enero 2023 | ? 114 + 119 + 137 = 370, 370 / 3 = 123 |
| Febrero 2023 | ? 119 + 137 + 123 = 379, 379 / 3 = 126 |
| Marzo 2023 | ? 137 + 123 + 126 = 386, 386 / 3 = 129 |
Media móvil ponderada
Esta técnica asigna distintos pesos a cada periodo, siendo el más reciente el de mayor peso. Es útil para pronósticos a corto plazo de productos con demanda estable.
Nota: La suma de los pesos debe ser 1.00. En este ejemplo usaremos 0.6 (más reciente), 0.3 y 0.1
| Octubre 2022 | 114 |
| Noviembre 2022 | 119 |
| Diciembre 2022 | 137 |
| Enero 2023 | ? 137 * 0.6 + 119 * 0.3 + 114 * 0.1 = 129 |
| Febrero 2023 | ? 129 * 0.6 + 137 * 0.3 + 119 * 0.1 = 131 |
| Marzo 2023 | ? 131 * 0.6 + 129 * 0.3 + 137 * 0.1 = 130 |
Suavizamiento lineal
Similar a la media móvil ponderada, pero los pesos decrecen de forma lineal usando una fórmula. Este método también se usa para pronósticos a corto plazo de productos maduros.
Peso para un periodo anterior = 3 / ((n² + n)/2) = 3 / 6 = 0.5
Peso para dos periodos anteriores = 2 / 6 = 0.3
Peso para tres periodos anteriores = 1 / 6 ≈ 0.17
| Octubre 2022 | 114 |
| Noviembre 2022 | 119 |
| Diciembre 2022 | 137 |
| Enero 2023 | ? 137 * 0.5 + 119 * 0.3 + 114 * 0.17 = 126 |
| Febrero 2023 | ? 126 * 0.5 + 137 * 0.3 + 119 * 0.17 = 128 |
| Marzo 2023 | ? 128 * 0.5 + 126 * 0.3 + 137 * 0.17 = 129 |
Conclusión
Los pronósticos se basan en datos históricos y modelos matemáticos. No son perfectos y pueden contener errores causados por el modelo, los datos o la interpretación. Aun así, una buena estimación es mucho mejor que no tener ninguna.
En próximas publicaciones exploraremos métodos más avanzados como el suavizamiento exponencial y la regresión por mínimos cuadrados, además de cómo automatizar estos procesos desde un sistema de gestión de inventario.