Planeación de la demanda exige mayor atención y celeridad del análisis de datos

La incertidumbre global de las cadenas de suministro está ocasionando que los empresarios presten mayor atención al análisis de datos para tener una más certera planeación de la demanda.

• En ello coincidieron los panelistas del webinar Entendiendo al Consumidor: Data Analysis y Planeación de la Demanda 2023, organizado por el Consejo Nacional de Ejecutivos en Logística y Cadena de Suministro (Conalog).

Los expertos destacaron la importancia de tener una buena integración de los datos para que la planeación de la demanda enfrente los actuales (y constantes) cambios en los patrones de consumo.

Julio César Magaña, Gerente de Cadena de Suministro de Casa Cuervo, y Hernán González, socio principal de Oliver Wight, participaron en este encuentro virtual.

También contó con la participación de Carlos Lozano, Director de Cadena de Suministro de Licencias Internacionales, y Gerardo Franco, Director de Planeación de la Demanda de Grupo Herdez.

Fin de la forma tradicional de planeación de la demanda

Para González, existen importantes retos que están modificando la forma tradicional de planificación de la demanda de los negocios:

• los cambios en los patrones de consumo
• la alta demanda de materias primas
• el rezago tecnológico
• la falta de personal capacitado

Sobre ese último punto, señaló que es realmente grave que las empresas no inviertan en profesionales que conozcan sobre análisis de datos con las herramientas más novedosas en el mercado.

No hay una carrera de planeación de la demanda. Entonces, cuando la gente llega a las organizaciones resulta que se montan sobre los procesos que han venido operando por años al interior de las organizaciones. Es evidente el rezago en términos de las capacidades. Son pocas las personas o las empresas que tienen prácticas avanzadas en términos de planeación de la demanda”, afirmó.

Añadió que la realidad del análisis de datos en México es todavía más grave porque existen la creencia errónea de que hay ciertas tecnologías que van a suplir al recuso humano.

“Eso es súper grave. Las personas no serán sustituidas por máquinas, pero si veremos a empleados ser sustituidos por profesionales que sepan sacar el mejor provecho de los programas más avanzados”, remató.

Planificación de la demanda en la industria de la moda

En tanto, González aseguró que en el mundo de la moda la planificación de la demanda es una carrera contrarreloj.

• Eso obliga a tener procedimientos muy bien definidos para el desempeño óptimo de centros de distribución y las cadenas de suministro.

“En el mundo de la moda la planificación de la demanda es un tema de velocidad que se lleva al límite para conseguir una ventaja competitiva”, destacó.

“Tenemos competencia todo el tiempo a tambor batiente, buscando encontrar a ese mismo cliente, marcando la tendencia y queriendo llegar lo más pronto posible que los demás. Y para ganar es necesario un trabajo de inteligencia de producto, de requerimientos, de calidad, de presupuestos y centros de distribución”, afirmó.

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Mar de datos no solucionará problemas de planificación de la demanda

Por su parte, Franco señaló que es necesario ese análisis de pronósticos.

• Sin embargo, puntualizó que es más importante entender las dinámicas que permitan a las empresas brindar un servicio confiable que vaya acorde con costos competitivos.

“Se debe usar la información que le permita a la organización identificar las mejores oportunidades que le van a generar a futuro y poder anticiparse”, explicó.

“Tener un mar de datos no va a resolver el problema de la demanda, al contrario, muchas veces generará problemas para una buena planeación de la demanda”, destacó.

Construcción de estrategias de negocio

Son necesarias herramientas que no solo generen estadísticas, sino que permitan la construcción de estrategias de negocio, señaló Magaña al respecto.

• Comentó que no sirve de mucho una herramienta que genere pronósticos que no esté alineada a la política de los inventarios.

Los expertos coincidieron en que el análisis de datos es estéril si no llega de manera rápida y adecuada a las personas que toman decisiones importantes sobre el destino de los productos.

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