Uno de los problemas que tienen las empresas sigue siendo la precisión de los pronósticos; el desabasto o el exceso de inventario son algunos casos típicos por tener un pronóstico muy por debajo o encima de la demanda. La buena noticia es que siempre existen alternativas para mejorar, las más exitosas resultan ser las más sencillas, pero no siempre es tan obvio determinarlas.
Ahora bien, existe una idea concebida y generalizada de que los modelos de pronóstico sólo se pueden utilizar de la forma en que se muestra en los libros, pero ¿qué pasaría si tomáramos parte de estos modelos, desmenuzamos y utilizamos de forma distinta?, lo anterior justamente porque hay muchos modelos que se conceptualizaron al menos hace 20 años y el mercado ha cambiado, la realidad de hoy en día debe dar paso a realizar ajustes además de propuestas nuevas.
Sin detenernos a explicar cuáles son los modelos de pronóstico existentes y para qué sirve cada uno, éstos se pueden aprovechar para mejorar la precisión mediante la creación de un pronóstico a partir del resultado de la combinación de otros pronósticos, una mejor práctica cada vez más popular.
Se pueden agregar cuantos modelos considere, pero se recomienda que no sean más de cinco; por otro lado, es necesario vigilar qué tanta desviación existe entre los datos reales de la demanda y los datos pronosticados, ya que es necesario generar estadísticas e ir revisando y monitoreando la estrategia.
El proceso antes mencionado evidentemente resulta de muy bajo costo, no todas las soluciones son inalcanzables, puede realizarse de forma automática desde una macro en Microsoft Excel, o adaptar el proceso de pronóstico con las modificaciones mínimas; sin embargo, se sugiere a las empresas asignar aunque sea una pequeña parte de su presupuesto a la realización de investigación, ya que cada una es diferente y en ocasiones los modelos de pronóstico no siempre se adaptan a los datos, entonces a veces es necesario probar y utilizar un poco diferente los modelos existentes o proponer nuevos modelos y, como ya se dijo, a mejorar los resultados.
Importante, generar mayor investigación en pronósticos
En México existe poca investigación en torno al pronóstico de la demanda, organismos como CRM (Corporate Resources Management) organizan anualmente un foro para compartir mejores prácticas con expertos de diversas partes del mundo y han realizado estudios como “Manejo de datos históricos y exactitud del pronóstico”, así como “Evolución de los pronósticos”, estos foros son relativamente nuevos en México, sin embargo, no es suficiente, se necesita realizar más investigación y es en las empresas donde se puede generar este conocimiento porque son quienes tienen la experiencia, información y recursos para hacerlo.
Es todo un reto mejorar procesos, sobre todo en pronóstico de la demanda, no obstante, las consecuencias suelen ser muy malas, las finanzas de las empresas se afectan seriamente en varios sentidos, como se mencionó anteriormente tiene una afectación pronosticar muy por encima o debajo de la demanda.
En el caso de un pronóstico por debajo, puede ser que el producto final no esté disponible para todos los clientes en los anaqueles, entonces el consumidor se dejará seducir por la competencia por otros productos que sí estén disponibles, esto se traduce no sólo en una disminución de ventas, sino en pérdida de clientes y, normalmente, es muy costoso atraerlos.
En el caso de un pronóstico por encima de la demanda, las compañías incurren en muchos costos, por ejemplo si se producen más productos tienen que pasar más tiempo en almacenes, no necesariamente venderlos a costo bajo es una opción porque en producciones altas, hasta se podría canibalizar la producción nueva. En suma, se incurre en un gasto, pero no en un beneficio.
Cualquiera de los dos casos explicados, es decir, pronosticar por encima o debajo de la demanda, afecta la rentabilidad de las empresas y ante los tiempos actuales es muy arriesgado no hacer nada para mejorar. Las empresas son el motor de la economía, por lo que es imprescindible realizar investigación hacia el interior con el fin de que permanezcan.
* Licenciada en Matemáticas Aplicadas y Computación de la especialidad en Simulación y Análisis de Decisiones (UNAM); tiene una Maestría en Administración de Negocios por el Instituto Politécnico Nacional; cuenta con experiencia en sectores manufacturero, petrolero, desarrollo de sistemas, educativo, logística y asegurador.
