Soluciones Negocios Futuro / Kajal Forecasting

KAJAL FORECASTING

PREVISIÓN DE LA DEMANDA BASADA EN SELECCIÓN DINÁMICA DE MODELOS DE ESTIMACIÓN

Sistema multi-método y benchmarking avanzado para obtener la máxima precisión en las previsiones.

Consultor tecnológico

Divisiones

Descripción

La variabilidad inherente a las ventas conlleva una incertidumbre futura que afecta a la planificación de los procesos logísticos. La Previsión de la Demanda es un conjunto de técnicas que permiten anticipar la demanda de un horizonte futuro reduciendo así la incertidumbre asociada a los procesos.

Nuestra solución de previsión de la demanda recoge un amplio abanico de técnicas de previsión, desde las más habituales basadas en modelos univariantes (media móvil, alisado exponencial, métodos ARIMA, técnicas de descomposición) a las más innovadoras, basadas en modelos multivariantes (regresión dinámica, regresión lineal múltiple, redes neuronales y otros métodos softcomputing). Mientras que las técnicas univariantes consideran el histórico de la variable a predecir, y son idóneas cuando no hay más información disponible, las técnicas multivariantes permiten integrar en los modelos nuevas variables (calendario, climatología, variables comerciales, fechas promocionales, información de otro agente de la cadena de suministro, etc.) que ayudan a conseguir una mayor precisión en las previsiones.

Una metodología basada en análisis estadístico de las series de demanda permite hacer una preselección de métodos candidatos. Una vez en la herramienta, mediante un benchmarking avanzado de modelos de previsión (por cada método pre-seleccionado, se pueden configurar multitud de modelos), nos aseguramos que se aplica el modelo que muestra mayor fiabilidad y precisión en el histórico reciente. Un tratamiento posterior de las previsiones obtenidas en el horizonte futuro, permite incorporar a las previsiones obtenidas efectos significativos que la empresa conoce como cambios en el surtido o efectos promocionales.

Este proceso de benchmarking dinámico se lleva a cabo de forma individual para cada una de las referencias en pocos segundos, de manera que el sistema obtiene de una forma robusta y ágil el mejor resultado de previsión en el horizonte de previsión para miles de referencias. Una sencilla integración con los sistemas de la empresa y un módulo de visualización de los resultados (vía web, newsletter, etc.) permite obtener los indicadores y gráficos más significativos con criterios de máximo rendimiento.

Equipamientos singulares

  •  Herramientas estadísticas (Minitab, R...).

  • Herramientas propias de métodos de previsión (MultiLog)

Otras soluciones Kajal relacionadas

KAJAL 

 

 

KAJAL SCHEDULING

 

Planificación dinámica para la optimización del uso en procesos logísticos

KAJAL INVENTORY

 

Planificación dinámica para la optimización del uso en procesos logísticos

KAJAL ROUTING

 

Planificación dinámica "a medida" de rutas y redes de distribución

KAJAL SCAN

 

Identificación de oportunidades de mejora a través de la innovación en procesos

KAJAL WAREHOUSING

 

Método sistemático para el análisis de procesos en almacenes

KAJAL SIMULATION

 

Modelado virtual de procesos logísticos para la toma de decisiones de diseño

KAJAL SUPPLY CHAIN

 

Redes colaborativas para optimizar y aumentar la competitividad de las cadenas de suministro

Comparativa con otras soluciones del mercado

ITAINNOVA OTROS
  • Cálculo de parámetros de stock. Modelado previo de la incertidumbre de acuerdo con más de 20 funciones de inventario.
  • Evaluación de la incertidumbre según el tipo de demanda propio de cada referencia (alta rotación, intermitente, errática... hasta 25 tipos de demanda), lo que provoca en una estimación del stock objetivo más precisa.
  • Plazo de aprovisionamiento de cada producto modelado según la variabilidad del suministro.
  • Cálculo de parámetros de stock de forma dinámica con la previsión de la demanda en cada periodo de planificación.
  • Diseño de curvas stock to service por producto para simulación what if. Se obtiene la inversión necesaria de inventario en función de la configuración de distintos parámetros a nivel de producto: nivel de servicio objetivo, frecuencia de pedido, plazo de suministro.
  • Optimización del nivel de servicio por producto con distintas opciones del usuario: minimización del inventario, minimización del coste de almacenaje, maximización del beneficio según la capacidad disponible, etc.
  • Distintas políticas de pedido: base stock, lote fijo de pedido, EOQ, etc.
  • Parámetros de stock fijos introducidos por el usuario o bien basados en un único modelo de incertidumbre.
  • Se considera que la distribución de la incertidumbre sigue siempre una distribución normal, lo que provoca desajustes en el inventario, especialmente en productos de demanda de baja rotación (industria de recambio, etc.)
  • El plazo de aprovisionamiento se considera una constante.
  • Se basan en parámetros de stock estáticos.
  • Simulación what if a nivel global: un mismo nivel de servicio para todas las referencias, una misma frecuencia de pedido, etc.
  • El nivel de servicio objetivo es un parámetro de entrada que ha de configurar el usuario.
  • Una única política de pedido.

Casos de éxito