Ante la importancia de la previsión en la cadena de suministro para mejorar la relación con los proveedores y evitar costes innecesarios, Maersk ha elaborado una guía con el objetivo de ayudar a las empresas a tomar decisiones eficientes en los negocios.
En ella se habla de la importancia de combinar datos históricos de cadenas de suministro con información sobre la demanda, lo que facilita la gestión de inventarios, la reserva de carga adecuada y la planificación presupuestaria, además de ser útil para expandirse a nuevos mercados.
En este sentido, se hace referencia a la importancia de examinar los datos de los proveedores para determinar cuándo es necesario realizar pedidos, ya sea de productos completos o materias primas, para el ensamblaje posterior en la cadena de suministro.
Por otro lado, se subraya que comprender la demanda es esencial para saber cuántos productos quieren los clientesen un período determinado, lo que está influenciado por diversos factores previsibles, como la estacionalidad o los días festivos, así como eventos imprevisibles, como catástrofes naturales y crisis globales.
La previsión de la cadena de suministro, apuntan, se puede realizar de dos maneras principales: cuantitativa y cualitativa. La cuantitativa se basa en datos históricos y utiliza algoritmos y programas informáticos para predecir las ventas futuras.
Entre los métodos cuantitativos se encuentran el promedio móvil, el suavizado exponencial, el método Arima y el algoritmo Mapa. Cada uno tiene ventajas y desventajas y debe seleccionarse según las necesidades específicas.
La previsión cualitativa se aplica cuando los datos históricos son escasos o inexistentes, como al lanzar un nuevo producto. Esta metodología se basa en la experiencia y conocimiento de expertos de la industria, la investigación de mercado y la opinión del personal experimentado.
Desde Maersk se recuerda que no existe un enfoque único para la previsión de la cadena de suministro, y siempre habrá cierto grado de incertidumbre. La previsión cuantitativa se considera más precisa, ya que utiliza datos concretos y técnicas estadísticas, reduciendo el riesgo de sesgo y proporcionando resultados más precisos.
Sin embargo, como se avanzaba, la previsión de la cadena de suministro puede ser complicada debido a cambios en las regulaciones y eventos globales que pueden afectar el flujo de mercancías. Además, las tendencias cambiantes y los hábitos del consumidor pueden alterar las proyecciones, y la estacionalidad y los plazos de los proveedores también deben tenerse en cuenta en la planificación.