En busca de una ventaja competitiva, las empresas manufactureras han probado una gran variedad de tecnologías y técnicas a lo largo de los años para hacer a sus áreas productivas más eficientes y competir en los mercados globalizados.
Se han invertido grandes cantidades en la implantación de sistemas de planeación y programación de la producción en esquemas como MRP II, JIT, manufactura esbelta y otras, así como en tecnologías como ERP (enterprise resource planning), APS (advanced planning and scheduling system) o CIM (omputer integrated manufacturing).
Sin embargo no en todos los casos se han obtenido los resultados buscados. Al examinar las razones de estas fallas se ha reconocido que para que los sistemas de planeación y programación de la producción funcionen adecuadamente llegando a alcanzar los resultados esperados, es necesario que la información de entrada a éstos sea exacta y oportuna (1), una estimación de la demanda de los productos lo más exacta y oportuna posible para soportar la toma de decisiones de la empresa. Hablando en términos más formales, el plan de demanda de la compañía.
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El pronóstico y la planeación de la demanda son componentes que han cobrado gran importancia en las empresas, ya que mediante éstos se anticipa la demanda del mercado y se pueden planear los recursos necesarios para satisfacerla. Puede afirmarse que el pronóstico de la demanda es el corazón del proceso de planeación de la cadena de suministro.
Un pronóstico exacto permite a las empresas controlar los costos mediante la racionalización de las cantidades a comprar y producir, así como la transportación y planeación para lograr una logística eficiente. Un pronóstico de la demanda ofrece también información acerca de dónde y cuándo la demanda podrá ocurrir.
Las empresas de manufactura pueden beneficiarse de pronósticos exactos, ya que es posible reducir costos totales de la cadena de suministro al tiempo que se mejora el servicio al cliente. Mientras que los proveedores pueden planear sus capacidades para minimizar desperdicio e incrementar la eficiencia del inventario. De esta forma la eficiencia que se logre en los procesos productivos está íntimamente relacionada con la eficiencia lograda en el desarrollo del pronóstico y la planeación de la demanda.
Sin embargo la clave del éxito no es contar con el pronóstico más exacto, o con el modelo de manufactura de clase mundial más actualizado. El factor clave es qué tan integrada puede estar la cadena de suministro con la planeación de la demanda, por ejemplo, no importa los esfuerzos que pongamos en mejorar la exactitud del plan de demanda si éste no es comunicado oportunamente a las áreas operativas para la toma de decisiones de los recursos que se necesitarán.
De la misma forma, las variaciones imprevistas en la demanda deben ser comunicadas para ser capaces de reaccionar ante cambios súbitos en el mercado, ya sea cubriendo demandas extraordinarias o reduciendo los volúmenes ante una caída en el mercado. Los procesos de comunicación entre las áreas de la empresa y con sus socios son los elementos fundamentales en la creación de las capacidades de flexibilidad de las cadenas de suministro en que empresas líderes participan, ya que permiten la eliminación de variaciones predecibles del tipo efecto látigo o efecto bullwhip (2).
Pronóstico y Planeación de la Demanda
En la vida real el comportamiento de la demanda de los mercados no es fácil de predecir debido a las múltiples variables que los afectan: competencia, desarrollo tecnológico, situación económica, estacionalidad, medio ambiente, entre otras.
Los pronósticos de la demanda son normalmente obtenidos utilizando técnicas estadísticas de series de tiempo con base en registros históricos. Algunas de las decisiones que se toman para definir el proceso de generación de este tipo de pronóstico tienen un impacto importante en la exactitud resultante. Entre ellas tenemos:
- ¿Cuál es la variable que representa de mejor manera la demanda? ¿Se deben considerar los registros de venta, los embarques de producto o alguna otra variable o combinación de variables para representar la demanda? La decisión no es trivial, ya que nuestros registros históricos de venta nos pueden mostrar un comportamiento distinto al de la demanda real; por ejemplo, en el caso en que se hayan presentado agotamientos de un producto clave durante un periodo.
- Otra decisión está relacionada con el nivel en el que realizaremos el pronóstico. ¿Será con información agrupada ya sea geográficamente, por producto o por periodo? En términos generales se recomienda buscar el nivel en el que la variabilidad de la demanda sea menor, y por tanto nuestra exactitud resultante mayor. Se obtendrán posteriormente los pronósticos a un mayor nivel de desagregación aplicando factores de proporcionalidad obtenidos a partir de los registros históricos.
- ¿Cuál será el modelo de pronóstico seleccionado que se adecuará a la estacionalidad, tendencia y otras características de la demanda? En la actualidad podemos encontrar sistemas de pronóstico que seleccionarán automáticamente el mejor modelo eliminando este tipo de preocupación de nuestra lista. No obstante, es importante mantener una visión realista con respecto a la capacidad de pronosticar la demanda de un producto.
La aplicación del coeficiente de variación nos permite determinar si la demanda de un producto puede ser pronosticada o no. Entre mayor el valor de este indicador más difícil será pronosticar un producto (3). Cuando el nivel de este indicador sea muy alto es mejor buscar una estrategia de manufactura del tipo fabricación a la orden.
Es aquí donde es oportuno distinguir entre un pronóstico de demanda y un plan de demanda. El pronóstico es el resultado de una estimación cuyo origen será típicamente una proyección matemática con algunos ajustes. Un plan de demanda es el resultado de agregar al pronóstico ajustes derivados de la inteligencia del mercado provenientes de distintas áreas y actores. El proceso de planeación de la demanda será el eje de la inclusión oportuna de este conocimiento en la estimación de la demanda.
Si tomáramos solamente un pronóstico que toma la historia como base del plan de demanda implicaría que estamos suponiendo que el futuro se comportará igual que el pasado. La demanda cambia frecuentemente y gente diferente puede predecir o detectar esos cambios en diversos momentos. Ventas, mercadotecnia, clientes, gerentes de producto, ejecutivos, operaciones, finanzas y planeación juegan papeles críticos.
Parte del proceso de planeación de la demanda es asegurar la inclusión oportuna de todo el conocimiento disponible acerca de tendencias y eventos que puedan impactar el pasado y futuro de la demanda en el pronóstico. La única forma de asegurarlo es tener procesos de comunicación ágiles y efectivos.
Relación con la Producción y Operaciones
Un aspecto importante del plan de demanda, es que éste debe proveer de la información necesaria para la toma de decisiones. Sin embargo no todas las decisiones están basadas en un plan con el mismo grado de detalle. Así, un plan de demanda con un horizonte de al menos 12 meses nos podrá ayudar a la definición de un plan táctico. Dado el nivel de la toma de decisiones, el detalle del plan puede ser a nivel familia de producto, región o estado y agregado en periodos mensuales. Esta información permitirá identificar restricciones, por ejemplo de capacidad en nuestras líneas de producción.
Sin embargo conforme el horizonte es menor las decisiones que deben ser tomadas son diferentes y por tanto el detalle del pronóstico tendrá que ser mayor. Tomando ahora como ejemplo el MPS y el MRP, para la compra de materias primas podrá necesitarse un plan de demanda a nivel producto/SKU, nivel centro de distribución y agregado semanalmente. Este plan de demanda podría contener mayor retroalimentación de las áreas comerciales de forma que tendríamos un plan con mayor exactitud que el previo.
Finalmente cuando se habla de operaciones cotidianas de producción o distribución debemos usar un plan de demanda a nivel diario o las propias órdenes de nuestros clientes, cuando éstas se encuentren disponibles. En cualquiera de los casos, para los ejemplos anteriores el plan de demanda es en realidad diferentes planes que podrán ser modificados de acuerdo con la comunicación y retroalimentación que vaya siendo efectuada por las áreas de la empresa conforme transcurre el tiempo.
Es importante considerar que, las áreas que podrán identificar los cambios en la demanda variarán dependiendo del horizonte y nivel de agregación. De tal manera que el área de mercadotecnia será clave en un plan anual en el que se considera la inclusión de nuevos productos y el efecto de campañas publicitarias, no así en un plan de nivel diario en el que las áreas de ventas o incluso el mismo cliente tienen mucha más certeza de las variaciones que se presentarán en el mercado por factores como la competencia, eventos locales y hasta efectos climáticos.
Parte de los factores críticos de éxito de un plan de demanda, como corazón de la cadena de suministro de la empresa, será la habilidad de identificar a los actores que deben proporcionar su conocimiento de las variaciones al plan de demanda en el momento oportuno (ver tabla Niveles de Plan de Demanda y su Utilización).
Los esquemas de mejora continua nos hablan de la necesidad de medir nuestro desempeño para encontrar oportunidades de mejora. Así, sabemos que es necesario definir métricas de desempeño del plan de demanda, monitorearlas y tomar acciones correctivas cuando éstas se encuentren fuera del rango aceptable.
Típicamente la métrica utilizada es el error del pronóstico y se busca tomar acciones para reducirlo, siendo un error igual a cero la meta prácticamente inalcanzable.
Es importante considerar que esta métrica no puede ser responsabilidad sólo de un área, la mejora de la exactitud del pronóstico es una responsabilidad multifuncional por la que todos los actores deben ser evaluados.
Un aspecto importante adicional es que no son muchas las empresas que miden el error para cada uno de los planes de demanda o niveles del plan de demanda que se utilizan para la toma de cada una de las decisiones de la operación. Si se desea mejorar la calidad de la información con que se toman las decisiones es recomendable la medición del error para cada uno de estos planes y la definición de acciones de mejora en cada nivel. La incertidumbre del plan de demanda que refleja esta métrica debe ser tomada en cuenta cuando se toman las decisiones.
De tal manera que el error del pronóstico que fue usado para la planeación de la producción debe indicarnos el nivel de inventario de seguridad de producto terminado que se requerirá. De forma similar el error del pronóstico usado para programar las órdenes de materia prima deberá indicarnos el nivel de inventario de seguridad de estos materiales. Aun cuando el pronóstico puede ser el mismo, podríamos estar hablando de dos diferentes versiones que será necesario monitorear y controlar.
El Plan Único
La mención de varios planes de demanda en los párrafos anteriores no debe confundirse con la situación de muchas empresas en las cuales existe más de un plan o pronóstico de demanda de acuerdo con las necesidades de cada área.
Cuando no se tiene un proceso de planeación de demanda robusto, coordinado en toda la organización y su líder no cuenta con la autoridad suficiente, es común que las diversas áreas usuarias empiecen a crear sus propios estimados de demanda para cubrir sus requerimientos de información, usando diferentes metodologías y hasta utilizando herramientas diferentes.
En este esquema se tienen silos de información que impiden a toda la organización trabajar coordinadamente, además de que éste es el primer paso en el camino seguro hacia a una operación caótica en la que las áreas pasan más tiempo enfrentándose a variaciones no previstas que a comunicarse con sus clientes y proveedores de información.
Un plan de demanda único es la base del proceso de planeación de ventas y operaciones que nos permitirá alinear la operación de la empresa con los objetivos estratégicos planteados obteniendo de paso una mayor eficiencia de manufactura y un incremento de servicio al cliente. Adicionalmente hay estudios que muestran que un plan de demanda único es una receta probada para obtener una mejora de entre 10 y 25% en la exactitud del pronóstico (4).
Conclusión
El corazón de la cadena de suministro es el pronóstico de la demanda. En la medida en que logremos incrementar la exactitud de este pronóstico las empresas podrán controlar los costos mediante la racionalización de las cantidades a comprar y producir, así como la transportación y planeación para lograr una logística eficiente.
La definición del modelo con el que se creará el pronóstico influye en la exactitud resultante y por tanto es importante considerar aspectos como la variable que se pronosticará, el nivel de agregación de la información y el modelo matemático que se utilizará, evaluando además el grado en el que es factible realizar el pronóstico de un producto.
Un pronóstico basado sólo en registros históricos debe ser mejorado por la estimación de variaciones esperadas que pueden hacer las áreas de ventas, mercadotecnia, clientes, gerentes de producto, ejecutivos, operaciones, finanzas y planeación, creando así el plan de demanda.
Dependiendo de las decisiones operativas que se estén tomando el plan de demanda deberá ser manejado con diferentes horizontes y grados de agregación; no obstante, la existencia de un plan único es clave en la alineación de la estrategia de la empresa con las actividades diarias que se desarrollan.
La eficiencia con la cual se integra el plan de demanda con la producción y las operaciones dependerá de la eficiencia de los procesos de comunicación internos y de la consideración del grado de incertidumbre de los planes de demanda en la toma de decisiones.
Referencias
1. Ling, Richard C. y Palmatier, George. Demand Management: Integrating, Marketing, Manufacturing and Management. APICS Conference Proceedings. 1987.
2. Lee, Hau L. y Padmanabhan, V. The Bullwhip Effect in Supply Chains. Sloan Management Review. Primavera de 1997.
3. Milliken, Alan L. Demand Planning: Managing the Unforecastables. Journal of Business Forecasting. Julio de 2006.
4. Peterson, Karen; Geishecker, Lee y Eisenfeld, Beth L. In Search of One-Number Forecasting. Gartner Research Note. 12 de mayo de 2003.
