edwin idelman estupiñan gonzález
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Propuesta metodológica para el proceso de planeación de la demanda.
Caso de estudio: Compañía sector de consumo masivo de alimentos
Edwin Idelman Estupiñan González
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Facultad de Ingeniería
Maestría en Ingeniería Industrial
Bogotá
2016
ii
Propuesta metodológica para el proceso de planeación de la demanda.
Caso de estudio: Compañía sector de consumo masivo de alimentos
Edwin Idelman Estupiñan González
Para obtener el título de Maestría en Ingeniería Industrial
Director
M.Sc., Ing. Wilson Alexander Pinzon
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Facultad de Ingeniería
Maestría en Ingeniería Industrial
Bogotá
2016
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Dedicatoria
A mi mamá y a mi hija Maria Fernanda que no están junto a mí, pero que son parte de mi
inspiración para cumplir con mis metas.
A mi esposa, a mis hijos Ana Karina y Mathias por quienes trabajo día a día para ser un ejemplo
en sus vidas y quienes con su Amor y acompañamiento hacen sentir que no hay cosas
imposibles a realizar
A mi padre y mis hermanos quienes son un apoyo incondicional en las decisiones que tomo. Y
a Dios a quien menciono de último, no por ser menos importante, todo lo contrario, por ser
quien permite bajo su voluntad la realización de todo.
iv
Agradecimientos
Expreso mis más sinceros agradecimientos a:
El Ingeniero Wilson Alexander Pinzón Rueda, Tutor de este proyecto, por sus valiosos aportes,
orientaciones y disponibilidad desinteresada.
Mi padre José Estupiñan y mi esposa Carolina Acosta, por su apoyo incondicional y paciencia
en esta etapa de mi vida.
Mis compañeros de trabajo por su apoyo y disposición para permitirme culminar con este
trabajo.
La universidad Distrital Francisco José de Caldas, a todos quienes intervienen en la educación de
calidad, profesores, asistentes, secretarias y demás miembros de la institución.
v
Glosario
Autocorrelación. “Es la correlación entre una variable atrasada uno o más periodos consigo
misma”. (Hanke, 2010)
Corte transversal. “Son observaciones recopiladas en un único periodo de tiempo”. (Hanke,
2010)
Componente cíclico. “Es la fluctuación ondulatoria alrededor de la tendencia”. (Hanke, 2010)
Residuo. “Es la diferencia entre un valor real y su valor pronosticado”. (Hanke, 2010)
El sobreajuste. “Se refiere al hecho de agregar variables independientes a la función de
regresión que, en gran medida, dan cuenta de todas las excentricidades de los datos muestrales
bajo análisis”. (Hanke, 2010)
Componente estacional. “Es un patrón de cambio que se repite año tras año”. (Hanke, 2010)
Serie estacionaria. “Es aquella cuyas propiedades estadísticas básicas, como la media y la
varianza, permanecen constantes a través del tiempo”. (Hanke, 2010)
Serie de tiempo. “Una serie de tiempo consiste en datos que se recolectan, se registran o se
observan durante incrementos de tiempo sucesivos”. (Hanke, 2010)
Tendencia. “Es el componente de largo plazo que representa el crecimiento o el decrecimiento
en la serie de tiempo durante un periodo largo”. (Hanke, 2010)
Cadena de Suministros. “La logística y la cadena de suministros es un conjunto de actividades
funcionales (transporte, control de inventarios, etc.) que se repiten muchas veces a lo largo del
canal de flujo, mediante las cuales la materia prima se convierte en productos terminados y se
añade valor para el consumidor”. (Ballou, 2004)
Coeficiente de correlación. Es una medida estadística que mide el grado de relación lineal entre
dos variables aleatorias, y fluctúa entre -1 a +1.
vi
Diseño de experimentos: Son modelos estadísticos clásicos que tienen como finalidad
identificar si ciertos factores influyen en la variable de estudio y, cuantificar dicha influencia.
Metodología: Es una guía o procedimiento que indica las acciones lógicas para realizar
investigación.
Proceso: Es una serie de actividades o eventos organizados mediante los cuales buscan obtener
un resultado, cambio o transformación de un producto o servicio.
Producción: Es una actividad que controla una organización y que aporta recursos con mano de
obra, bienes y servicios, para producir otros bienes y servicios con valor.
Stock de seguridad: Es el número de existencias sobre el stock estándar que las compañías
poseen para soportar a un aumento puntual de la demanda o situaciones imprevistas.
Operación: Labor realizada por personas y/o máquinas sobre materiales.
vii
Resumen
A partir de un diagnóstico realizado en la fase de planeación de la demanda de una
compañía del sector de consumo masivo, se elaborará una propuesta metodológica que pretende
mejorar el desempeño del proceso de planeación de la demanda y el flujo del mismo.
Se tomará en cuenta la experticia, la teoría y la aplicación de diferentes métodos que
consigan la composición ideal.
Se busca al realizar esta propuesta, ser partícipe del desarrollo y evolución de, no
solo una empresa, sino del sector, alcanzar un progreso en las metodologías utilizadas en
procesos de S&OP (Sales and Operations Planning).
El estudio se desarrollará con información de una empresa, pero tendrá un alcance en
el sector como tal.
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Tabla de Contenido
Introducción ........................................................................................................................... 1
Capitulo 1. Descripción del Trabajo .................................................................................. 3
1.1. Antecedentes ............................................................................................................ 3
1.2. Justificación de la investigación ............................................................................... 4
1.3. Identificación del problema ...................................................................................... 5
1.4. Formulación del problema ....................................................................................... 7
1.5. Sistematización del problema................................................................................... 8
Capitulo 2. Objetivos de la investigación ........................................................................... 9
2.1. Objetivo general ....................................................................................................... 9
2.2. Objetivos específicos................................................................................................ 9
2.3. Hipótesis ................................................................................................................... 9
Capitulo 3. Metodología aplicada al caso de estudio ........................................................ 11
3.1. Fases de la Metodologia ......................................................................................... 11
Capitulo 4. Marco de referencia........................................................................................ 13
4.1. Estado del Arte ....................................................................................................... 13
4.2. Marco teorico ......................................................................................................... 24
4.2.1 Concepto de demanda ............................................................................................ 24
4.2.2 Gestión de demanda ............................................................................................... 25
4.2.3 Planeación de la demanda ...................................................................................... 26
4.2.4 Pronóstico ............................................................................................................... 26
4.2.5 Leyes de los pronósticos ........................................................................................ 27
4.2.6 Impacto de los pronósticos ..................................................................................... 28
4.2.7 Metodos de pronósticos .......................................................................................... 28
4.2.8 Selección de un metodo de pronóstico ................................................................... 42
4.2.9 Patrones de demanda .............................................................................................. 43
4.2.10 Monitoreo de los pronósticos ................................................................................. 46
4.2.11 Variabilidad de la demanda .................................................................................... 48
4.2.12 Segmentación ABC - XYZ ................................................................................... 50
4.2.13 Planeación agregada .............................................................................................. 52
4.2.14 Horizonte de planeación ........................................................................................ 54
4.3. Marco conceptual ................................................................................................... 58
4.3.1 Definición de S&OP (Sales and operations planning) ........................................... 58
4.3.2 Definición IBP (Integrated Business Planning) ..................................................... 61
ix
4.3.3 Beneficios de la planificación de negocios integrada (IBP) .................................. 62
4.3.4 El síndrome de fin de mes ...................................................................................... 65
Capitulo 5 Metodologia propuesta .................................................................................... 68
5.1. Propuesta Metodología de Planeación de demanda por el autor de este trabajo.... 68
5.1.1 Matriz de fases y etapas EO&IO (Elemental, Operacional & Integrada, Optima).69
Capitulo 6. Aplicación Caso de estudio ............................................................................ 79
6.1. Fases desarrollo del proceso S&OP ....................................................................... 79
6.1.1 Preparación y depuración de información (Fase I) ................................................ 80
6.1.2 Generación y seleccion de escenarios para pronostico (Fase I) ............................. 81
6.1.3 Reunión de Operaciones (Fase II) .......................................................................... 86
6.1.4 Reunión de Demanda (Fase III) ............................................................................. 86
6.1.5 Reunion tactica (Fase III) ....................................................................................... 88
6.1.6 Reunión ejecutiva (Fase IV) .................................................................................. 89
6.1.7 Cierre y comunicación a todos los niveles (Fase V) .............................................. 90
6.1.8 Daily report tracker scorecard (Fase V) ................................................................. 91
6.1.9 Reuniones de alineación y seguimiento (Fase I – Fase V) ..................................... 93
6.1.10 Generación y comunicación de indicadores finales (Fase V) ................................ 94
6.2 Determinación de roles y responsabilidades en el proceso S&OP......................... 96
6.3 Analisis de resultados estudio lideres del proceso S&OP .................................... 102
6.3.1 Analisis estadisticos y sintesis de datos ............................................................... 109
6.3.2 Informe analisis de varianza paises seleccionados ............................................... 110
Conclusiones ................................................................................................................... 117
x
Lista de Tablas
Tabla 1. Publicación para el proceso S&OP en la revista Forbes México por Angel Hermina,
Director de operaciones Sintec Monterrey .......................................................................... 19
Tabla 2. Matriz de fases y etapas para el desarrollo de la metodología bajo el proceso
S&OP…………… ................................................................................................................ 75
Tabla 3. Modelo ejecución prónostico .................................................................................. 80
Tabla 4. Datos con la técnica de análisis de autocorrelación ................................................ 81
Tabla 5. Gráfico histórico ventas .......................................................................................... 85
Tabla 6. Propuesta de forecast ............................................................................................. 86
Tabla 7. Tabla de escenarios de los forecast calculados ....................................................... 87
Tabla 8. Consensus ............................................................................................................... 90
Tabla 9. Prónostico compañia en estudio ............................................................................. 91
Tabla 10. Indicadores de desempeño Costa Rica................................................................ 111
Tabla 11. Indicadores de desempeño Ecuador .................................................................... 112
Tabla 12. Indicadores de desempeño Perú .......................................................................... 114
Tabla 13. Indicadores de desempeño República Dominicana ............................................ 115
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Lista de figuras
Figura 1. Resultados de estudio y publicados en Supply Chain 247 ................................... 14
Figura 2. Resultado del estudio mejora en el desempeño de los indicadores claves . .......... 15
Figura 3. S&OP las mejores prácticas del proceso ............................................................... 15
Figura 4. Integración de los procesos de comienzo a fin ...................................................... 16
Figura 5. Brechas de capacidades en la carencia de un proceso de S&OP ........................... 16
Figura 6. The five operational keys to maximizing business profitability, Stephen es S&OP/IBP
consultand, companies improve their supply chain planning. .............................................. 20
Figura 7. Colaboración en la planeación con los clientes y proveedores ............................. 22
Figura 8. Razones principales en la implementación del proceso ........................................ 22
Figura 9. Personas que no contribuyen al proceso.. .............................................................. 23
Figura 10. Ejemplo de la gráfica de un pronóstico ............................................................... 27
Figura 11. Error del pronóstico en el tiempo ........................................................................ 27
Figura 12. Bajo nivel de servicio .......................................................................................... 28
Figura 13. Altos niveles de inventario .................................................................................. 28
Figura 14. Ejemplo de tendencia – picos estacionales .......................................................... 33
Figura 15. Tendencia ............................................................................................................ 43
Figura 16. Estacionalidad...................................................................................................... 43
Figura 17. Ciclicidad ............................................................................................................. 44
Figura 18. Eventos especiales ............................................................................................... 45
Figura 19. Ruido ................................................................................................................... 45
Figura 20. Variabilidad de la demanda ................................................................................. 49
Figura 21. Análisis XYZ ....................................................................................................... 51
Figura 22. Horizonte de planeación ...................................................................................... 55
Figura 23. Proceso PVO/S&OP genérico. Adaptado de (Wallace & Stoh 2006) ................. 59
Figura 24. Proceso PVO/S&OP especifico. Adaptado de (Lapide 2004) ............................ 60
Figura 25. Strategic planning ............................................................................................... 62
Figura 26. Fases desarrollo S&OP empresa de alimentos .................................................... 79
Figura 27. Diagrama de dispersión de datos de ventas ......................................................... 82
Figura 28. Gráfico histórico ventas ....................................................................................... 82
Figura 29. Acta de la reunión ................................................................................................ 88
Figura 30. Cycle consensus forecast ..................................................................................... 89
Figura 31. Daily report tracker scorecard ............................................................................. 92
Figura 32. Resultados MAPE ............................................................................................... 96
xii
Lista de Anexos
Anexo A. ............................................................................................................................. 123
Anexo B.. ............................................................................................................................ 125
Anexo C. ............................................................................................................................. 128
Anexo D. ............................................................................................................................. 129
Anexo E .............................................................................................................................. 130
Anexo F. .............................................................................................................................. 131
1
Introducción
El presente trabajo tiene como propósito entregar una propuesta metodológica
para la planeación de la demanda permitiendo generar un impacto en el desempeño de la cadena
de suministro en empresas del sector de consumo masivo de alimentos.
La planeación de demanda en una organización es un elemento fundamental en la
composición en la cadena de suministro, y trasversal a todo el sistema logístico. El proceso
convencional consiste en pronosticar las ventas de periodos futuros con base en datos
estadísticos, por medio de métodos y modelos existentes guiado en acciones y comportamientos
esperados a lo largo del tiempo; sin embargo, la propuesta que se pretende entregar es enmarcar
esta parte del pronóstico en una de las fases de la metodología de planeación de demanda a
ejecutar en las organizaciones, logrando tener un alcance más amplio a la generación de un
pronóstico. Es importante que, adicional a los ejercicios estadísticos, se incorpora fases en la
metodología donde intervengan los diferentes actores de un ciclo de S&OP (Sales and operations
plannig), al igual que considerar la variables internas y externas que afectan de manera directa e
indirecta al sistema. Otro aspecto fundamental es realizar una evaluación de la influencia por
parte de los líderes del proceso a desarrollar por medio de la metodología a proponer, en el cual
se cree relevante considerar las características personales, académicas, laborales y técnicas en los
resultados de la operación y del proceso de planeación.
Para obtener una propuesta metodológica en planeación de demanda en compañías
del sector de consumo masivo de alimentos, es importante adicional a los fundamentos que se
utilizan actualmente, que se cimienten con métodos, modelos y bases estadísticas, los cuales
matemáticamente aportan a la conformación de los pronósticos a realizar, pero que no son el
todo del proceso; diagnosticar la necesidad de la realización de una metodología que permita dar
2
claridad y contribuya en la realización de un proceso estable, estandarizado y direccionado por
parte de la gerencia de la organización en su nivel estratégico, permitiendo que sus resultados
aporten en la toma de decisiones de la alta gerencia para la ejecución adecuada de la operación.
3
Capítulo 1. Descripción del Trabajo
1.1. Antecedentes
Estudios comparativos con las grandes empresas a nivel mundial realizados por The
Hackett Group y publicados por Supply Chain 247 considerado como un recurso online para
profesionales interesados en todo lo referente a la cadena de suministros, y acercamientos de
oradores internacionales nos dan una aproximación al propósito de la investigación.
El artículo publicado por Len Prokopets el 23 de Julio de 2013 titulado: Top
Performer Benefits of Effective Sales & Operations Planning (S&OP) nos permite apreciar los
resultados de un estudio realizado por The Hackett Group indicando que cerca del 70% de los
participantes de la investigación han implementado un proceso S&OP, sin embargo, muestra la
diferencia entre un proceso S&OP de mejor desempeño y los que denominan un simplemente
como un proceso S&OP. Esto afianza aún más la necesidad de establecer metodología claras que
conduzcan a la consecución de implementaciones de procesos de planeación de la demanda
direccionadas al cumplimiento de los objetivos de la compañía y no a la simple ejecución de
funciones y procedimiento previamente establecidas. Otros datos relevantes que nos permite
apreciar el autor de dicha publicación la adopción del proceso S&OP como tendencia a utilizar
en las organizaciones pero carencia en la claridad de las implementaciones y alcances a que
conlleva la utilización de dicho término. En el momento de la publicación existían cifras tales
como que al ingresar al buscador Google con la terminología S&OP su resultado eran más de
860.000 resultados relacionados con el concepto y en sitios de redes profesionales como
LinkedIn se encontraban en su momento más de 16.000 personas que se relacionaban con el
termino S&OP en sus perfiles.
4
1.2. Justificación de la Investigación
Teniendo una amplia experiencia en la organización, es posible evaluar y
diagnosticar el estado actual del proceso de planeación así como las variables que influyen, y
valorar cambios para la mejora de su impacto. La experiencia en áreas de la misma empresa,
como en finanzas y logística, permiten ampliar la magnitud de estimación en el resultado,
investigando y correlacionando lo que sucede en otras operaciones de la organización fuera de
Colombia, con el fin de localizar fallas u omisiones, reasignación de recursos, o situaciones que
no están permitiendo a la compañía ejecutar su mayor poder, ya sea en ventas como en otras
operaciones específicas. Así mismo, la empresa reconoce el problema y está de acuerdo en que
se requiere realizar dicha evaluación que proporcione conclusiones que permitan iniciar un plan
de mejoramiento y evolución de los procesos a nivel regional y global. “La planeación logística
trata de responder las preguntas qué, cuándo y cómo, y tiene lugar en tres niveles: estratégica,
táctica y operativa (…) La planeación estratégica se considera de largo alcance, donde el
horizonte de tiempo es mayor de un año” (Ballou, 2004, p38). En la actualidad la administración
de la demanda se maneja a través de herramientas tales como Excel y softwares que permiten
hacer un pronóstico determinístico o estocástico. Con el fin de obtener resultados relevantes es
necesario establecer el flujo de desarrollo del proceso S&OP a través de una metodología clara y
dinámica que aporte en los avances necesarios en el desarrollo de los planes de demanda dentro
de las organizaciones.
El pronóstico o forecast es parte fundamental de la logística, dado que están
implícitas las variables que afectan la cadena de abastecimiento en una empresa. Un buen
sistema de inventarios es un balance entre costos de almacenamiento y agotados, sistema que
5
debe basarse en un efectivo pronóstico, punto que afecta en una proporción importante la
ejecución de la planeación.
El proceso de la planeación de la demanda es utilizado para la realización de
proyecciones, las cuales serán tomadas como referencias para las posteriores revisiones con las
diferentes áreas involucradas en el proceso. Esta actividad la realiza generalmente los
planeadores de demanda de manera periódica, basados en la necesidad. Para realización de estos
análisis se utilizan técnicas de series de tiempo según se considere y patrones de demanda como
tendencia, estacionalidad, ciclicidad, eventos especiales, entre otros; algunas de estas técnicas
son: Promedio, Promedio móvil Simple, Regresión Lineal (Simple – Múltiple), Suavización
Exponencial simple, Suavización Exponencial con Tendencia (Holt´s), Suavización Exponencial
con estacionalidad y/o Tendencia (Winter´s), entre otras técnicas utilizadas.
La realización de este trabajo busca a través de procesos funcionales, estratégicos y
tácticos la consecución de una propuesta metodológica en planeación de la demanda que aporte
en la mejora del desempeño logístico por medio de realización de pronósticos, identificación de
variables, análisis de datos con apoyo de técnicas existentes como metodología ABC,
relacionamiento de desviaciones de errores en los pronósticos entre otras técnicas, interacción e
involucramiento de las diferentes áreas y evaluación del desempeño y preparación de los líderes
del proceso de planeación de la demanda.
1.3 Identificación del problema
El proceso de planeación de la demanda carece de una metodología clara que permita
obtener un desempeño en los resultados de la operación, impactando de manera significativa el
desarrollo óptimo de la cadena de abastecimiento y las demás áreas que dependen de la
información de pronósticos de ventas. Entendiendo que el eslabón que direcciona las etapas
6
operativas es el resultado de un proceso de planeación, se considera que la falta de claridad y
madurez metodológica impactarán de manera negativa los flujos de la operación y afectación en
los resultados financieros entre otros.
Se puede evidenciar la existencia del problema en los resultados de negocio con las
mediciones de niveles de servicio, niveles de inventario y constantes stockout (agotamiento de
producto) entre otros indicadores que miden el desempeño del proceso logístico; por otro lado
cuando observamos que las diferentes áreas que deben contribuir a la elaboración de un plan de
demanda no demuestra la integralidad que exige el ciclo S&OP los resultados al final del
ejercicio no serán los esperados por la organización. Lo anterior nos lleva a exponer que la
metodología desarrollada y comunicada no es la más adecuada.
En el sector de consumo masivo se requiere valorar metodologías funcionales y de
proceso que evalúen factores internos (cuotas de ventas, promociones, términos de pago,
impulsos comerciales) y circunstanciales (crisis económicas, proveedores, impacto en el cambio
de divisas) para lograr un correcto desarrollo de la planeación, minimizando riesgos de negocio y
suavizando su comportamiento. Al carecer de una metodología estable y consistente que permita
gestionar el correcto desarrollo del proceso de planeación de la demanda, impactaría en los
resultados esperados como aportes desde el inicio de la cadena de abastecimiento.
Las principales variables a tener en cuenta son:
Demanda histórica: medición histórica de la demanda.
Variación en los pronósticos pasados: identificar las causas.
Metodología usada: evaluación y estudio de nuevas metodologías.
Participación de la cadena de abasto: ¿Cómo aporta la cadena de abasto?
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Inventario de producto terminado: Influencia del inventario en el pronóstico y
afluencia en los canales durante el mes.
Ventas actuales
Tendencias y realidades del mercado
SKUs y sus comportamientos en el mercado
Portafolio y tasa de éxito en novedades.
Se proyecta desarrollar también una combinación de metodologías aplicadas en la
industria que se traduzca en una herramienta factible para planear y programar usando
información histórica, y de recursos capacitados que hacen parte del ciclo.
Otro aspecto fundamental es la continuidad de los procesos con personal capacitado
y facultado para realizar dicha labor, si bien en las metodologías de procesos de planeación se
presume que las personas que lideran y administran tal proceso deben de tener los conocimientos
necesarios para operar en este estudio, también se pretende contrastar dicha hipótesis, por lo que
acompañada de la estructuración metodológica se realizará investigación de los aspectos
personales, académicos, laborales, técnicos entre otros que poseen las personas que actualmente
lideran los procesos de planeación de la demanda de una importante multinacional a nivel latino
y centro americano y, cuál es su nivel de correlación frente a los resultados obtenidos por la
compañía.
1.4 Formulación del problema
¿Cómo lograr un impacto en el desempeño los indicadores logísticos por medio de
una propuesta metodológica en el proceso de la planeación de la demanda, en el sector de
consumo masivo de alimentos?
8
1.5 Sistematización del problema
Existen algunos interrogantes que en gran medida desglosan el interés del desarrollo
de la investigación:
¿Realizar un pronóstico es componente de la metodología de planeación de la demanda
en su función estructural?
¿Cuáles son las variables que intervienen para el desarrollo de la metodología del proceso
de planeación de la demanda?
¿Cómo influyen las diferentes áreas en la consecución de resultados del proceso de
planeación de demanda por medio del ciclo S&OP?
¿En qué mediada influye las diferentes características (personales, académicas, técnicas
etc.) de los planeadores de demanda en la consecución de resultados organizacionales y
en el desempeño de la metodología de planeación de demanda?
Estos interrogantes tan solo tienen el propósito de enmarcar la importancia de
caracterizar el proceso de planeación de demanda dentro de la cadena de suministro, como
administración de demanda y no como proceso de aplicación de técnicas que permitan obtener
una estimación futura, si bien la mayoría de las personas que observen tales interrogantes ya
tendrán la “respuesta” a los mismos, el propósito de la investigación es contrastar aquellas
respuestas que hasta el día de hoy tenemos sobre el tema que en gran medida son verdaderas,
pero que de la misma manera se han venido manejando a lo largo del tiempo como métodos de
aplicación de técnicas y hemos dejado a un lado la Administración adecuada de dichas técnicas
para la ejecución adecuada del proceso.
El resultado será evaluado con otras áreas inmersas, y en cabeza del
direccionamiento del staff, se estudiará la ejecución y los tiempos dispuestos.
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Capítulo 2 Objetivos de la Investigación
2.1 Objetivo General
Estructurar y proponer una metodología para el proceso de planeación de la
demanda en una compañía del sector de consumo masivo de alimentos, aportando en la mejora
de los indicadores de medición de desempeño logístico y flujo del ciclo S&OP.
2.2 Objetivos Específicos
• Realizar el pronóstico por medio de técnicas estadísticas previamente evaluadas y
definidas con base en los datos históricos con horizonte de planeación mayor a 3 meses.
• Identificar las variables que intervienen en el desarrollo metodológico de planeación de la
demanda en empresas del sector consumo masivo de alimentos.
• Identificar las relaciones de las áreas que intervienen en el proceso de planeación de
demanda, determinando el flujo adecuado basado en la metodología a proponer.
• Realizar una investigación a través de un cuestionario a los líderes del proceso de
planeación de la demanda de la organización a nivel Centro y Latinoamérica,
permitiéndonos identificar en qué medida las características personales, académicas
laborales y técnicas influyen en los resultados de la operación y el desempeño de la
metodología propuesta.
2.3 Hipótesis
La implementación de una propuesta metodológica para el desarrollo de la
planeación de la demanda en una empresa del sector de consumo masivo de alimentos influirá en
la mejora del desempeño de los indicadores de la cadena de abastecimiento aportando en:
• La definición y selección de métodos y técnicas de pronósticos adecuados a utilizar.
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• Flujo apropiado del proceso e interacción y definición de responsabilidades en todas las
áreas que se determinen como participes en el ciclo S&OP.
• Establecer el nivel de influencia de los líderes del proceso de planeación de la demanda
en los resultados obtenidos.
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Capítulo 3. Metodología aplicada al caso de estudio
Para el desarrollo de la investigación se toma como caso de estudio una
multinacional de consumo masivo de alimentos que a lo largo del trabajo se llamará Empresa de
Alimentos, de ella se obtendrá toda la información real necesaria para el análisis de datos y
validaciones correspondientes.
Se inicia el trabajo en su primera instancia definiendo de manera clara el problema.
Para esto será necesario realizar una exploración del proceso, observación y recolección de
datos; seguido se procederá a describir la información recolectada con base en la exploración, y
se llevara a cabo el análisis de la información para obtener un primer diagnóstico y contrastar el
resultado con los obtenidos por medio de la operación actual, para luego compararlos con teorías
existentes en la ejecución adecuada de los procesos logísticos; de esta manera tener bases para
iniciar la construcción de la propuesta metodológica para el proceso de planeación de la
demanda, y a su vez la generación de resultados de la investigación del impacto del desempeño
basados en los diferentes aspectos de los líderes del proceso en la Empresa de Alimentos.
3.1 Fases de la Metodología
La propuesta metodológica se realizara de la siguiente manera:
• Determinación de fases necesarias en el proceso de planeación de la demanda,
estructuradas en etapas funcionales, estratégicas, comunicativas y de retroalimentación.
• Diagnosticar el actual proceso y las fallas más relevantes e identificación de las variables
a considerar en el desarrollo del proceso.
• Definición de participantes (áreas – comités etc.).
• Definición de roles y responsabilidades en el proceso.
• Alcance del proceso dentro de la compañía.
12
• Determinación de los temarios estructurados en las reuniones a realizar.
• Solicitud de participación Interfuncional.
• Definición de indicadores de desempeño que medirá el avance del proceso de planeación.
• Diseño de herramientas de análisis para utilizarlas durante el proceso.
• Estructuración de la metodología con base en los análisis realizados durante los puntos
anteriores.
• Presentación de la metodología y propuesta de implementación según necesidad de la
organización en cualquier operación (país) de la compañía.
• Comunicar el resultado final del estudio.
Con estas etapas se busca identificar las necesidades para la realización de la
propuesta metodológica, contribuyendo de manera directa en la identificación de las variables
que influyen en la variación de la proyección y crecimientos, y el impacto positivo que se
lograría efectuando los cambios adecuados. Adicional a esto se estructurará un cuestionario
dirigido a los líderes del proceso de planeación a nivel centro y Latinoamérica, que nos permita
conocer las características propias que tienen en cuanto a sus aspectos personales, académicos,
laborales y técnicos, analizando los resultados obtenidos por medio de métodos que nos permitan
identificar en qué nivel influyen dichos aspectos en la consecución de resultados, generando
conclusiones que aporten en el desarrollo del proceso a nivel metodológico.
13
Capítulo 4. Marco de referencia
4.1 Estado del Arte
Existe una gran variedad de modelos para pronosticar, no hay uno que sea mejor que
otro; esto depende necesariamente del resultado esperado con la información existente y la
necesidad según el comportamiento de los datos y los patrones de demanda establecidos para su
elección; sin embargo la mayoría de ellos requieren de información histórica y ciertas
características en común apropiadas. Es por esto que se pretende estudiar, evaluar y definir la
inclusión de algunos métodos acordes para establecer una propuesta al problema planteado en
este trabajo. Los acercamientos que se han realizado para la planeación de la demanda están
enmarcados, generalmente desde el punto de vista de aplicación de técnicas de pronóstico, con
autores tales como John Hanke en su libro pronostico en los negocios, Daniel Sipper – Robert
Bulfin en planeación y control de la producción, Ronald Ballou con logística administración de
la cadena de suministro, Sunil Chopra – Peter Meindl con supply chain management strategy,
planning and operation, entre otros autores de libros y artículos que llegan a designar capítulos
enteros de sus publicaciones al estudio y exposición de las diferentes técnicas de aplicación de
pronósticos. No se especifica puntualmente una propuesta metodológica que es lo que se busca
con el desarrollo del trabajo, y que contiene en unas de sus fases las aplicaciones de técnicas de
pronóstico
Martin Christopher en su libro logistics & supply chain management tiene un
acercamiento en capítulo 4 de esta publicación al objetivo planteado sin embargo sus
comentarios son muy superficiales lo cual no permite profundizar en el desarrollo del
planteamiento realizado. Martin, C. (2011).
14
Totalmente en línea con la necesidad de las compañías en establecer procesos de
planeación de la demanda que influyan e intervengan en la consecución de resultados (estudios
demuestran la necesidad de aplicación de procesos de planeación robustos) A continuación, en la
figura 1, se ilustra algunos de los resultados del estudio y publicados en Supply Chain 247:
donde se puede evidenciar que alrededor del 70% de los encuestados han adoptado un proceso de
S&OP con pasos definidos.
La figura 2 nos permite ver el resultado del estudio donde muestra mejora en el
desempeño de los indicadores claves para los resultados del negocio, mostrando claramente los
beneficios establecidos de manera piramidal enmarcando el crecimiento en ventas, disminución
de costos y mejora en el desempeño del capital de trabajo de las compañías.
Figura 1. Resultados del estudio Top Performer Benefits of Effective Sales & Operations
Planning (S&OP)
Fuente: publicados en Supply Chain 247.
15
Los resultados de las mejoras practicas conducen a que los mejores desempeños se
obtienen donde existe un proceso S&OP establecido de manera formal. Ver figura 3, en esta
figura según el estudio mencionado se observa claramente que las organizaciones que poseen un
proceso S&OP basado en las mejores prácticas obtienen mejores resultados.
Figura 2. Resultado del estudio donde muestra mejora
en el desempeño de los indicadores claves para los
resultados del negocio
Fuente: publicados en Supply Chain 247.
Figura 3. S&OP Las mejores prácticas del proceso
Fuente: publicados en Supply Chain 247.
16
La figura 4, nos permite apreciar la integración de los procesos de inicio a fin.
Claramente podemos observar que el proceso S&OP y direcciona el accionar de la organización
en sus diferentes estadios de ejecución.
La figura 5 muestra las brechas de capacidades en la carencia de un proceso de
S&OP debidamente establecido, la falta citada con mayor frecuencia son relacionadas al
modelamiento, enfoque a corto plazo y pronósticos inexactos, sin embargo podemos apreciar las
diferentes oportunidades que posee generalmente los procesos de menor nivel de maduración
para accionar un mejor desempeño del mismo.
Figura4. Integración de los procesos de inicio a fin
Fuente: publicados en Supply Chain 247.
Figura 5. Brechas de capacidades en la carencia de un proceso de S&OP
Fuente: publicados en Supply Chain 247.
17
Como se mencionó anteriormente las imágenes y los resultados obtenidos fueron
publicados en el sitio Online Supply Chain 247 como resultados de un estudio realizado por The
Hackett Group consultora, basada en la propiedad intelectual estratégica que conduce a la
evaluación comparativa de las empresas y la mejor aplicación firme prácticas para las empresas
globales.
En la página Amrop - Leaders For What´s Next (http://www.amrop.com/context-
driven-executive-search-identifying-leaders-whats-next) se encuentra la descripción del consumo
masivo y retail desde su perspectiva ampliando un poco la información de este sector que busca
ser enfocado en este trabajo.
Los sectores de consumo masivo y retail enfrentan retos sin precedentes. En los
mercados emergentes, el incremento de los ingresos continúa impulsando la
demanda. Mientras tanto, otros mercados luchan contra la sensibilidad frente al
precio en un entorno de austeridad, desempleo y competencia, mediante el uso de
canales móviles, en línea y de descuento.
A las organizaciones globales les resulta particularmente difícil hacer un balance
entre su estrategia global con las variaciones regionales. (Amrop)
Prever la demanda es un factor clave en sistemas que gestionan sus productos contra
stock, para lograr un adecuado nivel de servicio equilibrando el nivel de inventario. Para lograr
que un sistema de control sencillo o automatizado logre funcionar, es necesario tener en cuenta
tanto pequeñas como grandes y/o costosas variables que influyen en el tradicional stock.
En el sector de consumo masivo se requiere valorar metodologías funcionales y de
proceso que evalúen factores internos (cuotas de ventas, promociones, términos de pago,
impulsos comerciales) y circunstanciales (crisis económicas, proveedores, impacto en el cambio
18
de divisas) para lograr un correcto desarrollo de la planeación, minimizando riesgos de negocio y
suavizar su comportamiento. Al carecer de una metodología estable y consistente que permita
gestionar el correcto desarrollo del proceso de planeación de la demanda, impactaría en los
resultados esperados como aportes desde el inicio de la cadena de abastecimiento.
Como antecedente adicional a los estudios anteriormente mencionados también se
muestar que Sintec customer & operations strategy de Mexico (http://www.sintec.com/wp-
content/uploads/2012/01/SOP-El-proceso-clave-para-la-ejecucion-de-estrategia-de-
negocio_Sintec.pdf) estableció una metodología para el proceso, concluyendo que S&OP es un
proceso que atraviesa a todas las áreas de la operación de una compañía y que implementado de
manera adecuada permite un funcionamiento ágil y fluido en la empresa permitiendo la
ejecución estratégica de manera correcta. Esta publicación se realizó el pasado 19 de noviembre
de 2014 en la revista Forbes Mexico por Ángel Hermina, Director de operaciones Sintec
Monterrey. Ver tabla 1
19
Continuando con la revisión del estado del arte de la investigación, encontramos la
publicación realizada por Stephen P. Crane, el pasado 3 de septiembre de 2016 en LinkedIn.
Titulada The Five Operational Keys to Maximizing Business Profitability, Stephen es S&OP /
IBP Consultant, Companies Improve Their Supply Chain Planning, Professional Speaker.
En dicha publicación encontramos que la clave número uno habla de la exactitud del
pronóstico de ventas enfatizando como la entrada más importante para la cadena de suministros
donde todas las decisiones posteriores del negocio se direccionan con base en este input, la
producción, requisitos de compras, inventarios análisis de capacidades etc, afirmando en esta
Tabla 1. Metodología Sintec – Matriz de madurez de S&OP
Fuente: Publicación para el proceso S&OP en 2014 en la revista Forbes México por Ángel Hermina Director de operaciones Sintec
Monterrey
20
misma publicación que cuando se implementa y se utiliza el proceso de S&OP en una
organización de manera adecuada, los resultados de mejora pueden ser importantes para el
negocio como se puede apreciar en la figura 6, y argumentado que el mayor obstáculo para la
realización de todos los beneficios del uso adecuado de S&OP es la falta de apoyo ejecutivo
donde la dirección tiene que liderar el cambio, dado lo argumentado por Stephen es relevante
incorporar dentro de la metodología a proponer la revisión y participación de la alta dirección
como parte fundamental del proceso.
Steven Hainey (2015) al igual que Stephen ha realizado varias publicaciones por la
rede social de profesionales LinkedIn, Steven es orador y escritor internacional que ha tenido
más de 20 años de experiencia en la planificación global de la cadena de suministro en empresas
de fabricación de bienes de consumo al por menor, plantas químicas y productos de dispositivos
médicos. También ha dirigido numerosas implementaciones del proceso S&OP proyectos de
mejora sobre su carrera. Actualmente como director de la cadena de suministro de Jarden
Figura 6. The Five Operational Keys to Maximizing Business Profitability, Stephen es S&OP / IBP
Consultant, Companies Improve Their Supply Chain Planning, Professional Speaker.
21
Applied Materials, que supervisa el proceso de S&OP, planificación de la producción,
adquisición, almacenamiento y logística para dar servicio a grandes minoristas, incluyendo Wal-
Mart, Lowe, y The Home Depot, Steven el pasado 7 de Septiembre de 2016 generó la
publicación titulada; Methods to Break Down Barriers to Advance S&OP/SIOP /IBP Processes.
En este artículo se resalta la alerta que genera al enunciar que en determinado momento una
empresa puede llegar al estancamiento del proceso; en ocasiones se puede evidenciar en el
desempeño de los KPI de medición, por tal motivo es relevante involucrar tres actores
fundamentales en el desarrollo y obtención de resultados. Personas, procesos y tecnologías de
esta manera y acompañando cada uno de estos actores de manera consistente se podrán lograr
avances sustanciales en el desarrollo metodológico y procesal. La relevancia de estas
afirmaciones en el desarrollo del trabajo son fundamentales dado que la constitución de la
metodología y el estudio realizado a los líderes del proceso de planeación enunciado en uno de
los objetivos del trabajo contempla exactamente los mismos actores en el desempeño de los
resultados de negocio.
En los aportes obtenidos por las publicaciones realizadas por Steven Hainey
obtenemos también los resultados de una encuesta realizada en noviembre de 2015, resultados
que fueron publicados en el artículo titulado The 2015 S&OP Survey Results Are Back!!!, el
pasado 19 de diciembre de 2015, los resultados fueron contundentes enmarcando éxito o fracaso
a las empresas que no evolucionen en la implementación de procesos metodológicos de
planeación de la demanda (S&OP). Comunicación y colaboración fue la razón principal para la
implementación de un proceso S&OP en las empresas, lo cual indica que no solo es relevante el
aspecto de comunicación interna en la empresa, también hay un énfasis en la colaboración con
clientes y proveedores llevando a las compañías a obtener ventajas competitivas. Esta encuesta
22
se ha venido realizando en los últimos 5 años mostrando las tendencias para ser analizadas, en
esta oportunidad participaron 120 personas de todo el mundo y compartieron sus perspectivas
sobre el proceso S&OP. En la figura 7 se podrán apreciar los resultados del estudio consultados
en la misma publicación mencionada.
Colaboración en la planeación con los Clientes y proveedores tomo relevancia a
través del tiempo.
Comunicación a lo largo de los procesos funcionales también es relevante en la
evaluación realizada como razones principales en la implementación del proceso
Figura 7. Colaboración en la planeación con los Clientes y proveedores
Fuente: The 2015 S&OP Survey Results Are Back!!!
Figura 8. Razones principales en la implementación del proceso
Fuente: Supply Chain Trend 2015
23
La restricción de mayor relevancia según la encuesta en el despliegue eficaz del
proceso de S&OP fue el apoyo de la alta dirección, que podría denominarse a una persona o al
grupo de personas que no participan ni contribuyen al proceso.
Todos los datos a detalle de la encuesta en mención se podrán encontrar en
https://supplychaintrend.com/2015/12/01/sop-pulse-check-2015-results/.
En función de los alcances y lineamientos trazados en las investigaciones realizadas
y enunciadas anteriormente, podemos afirmar que la planeación de demanda en una organización
es un elemento fundamental en la composición en la cadena de abasto, y trasversal a todo el
sistema logístico. El proceso general consiste en pronosticar las ventas de periodos futuros con
base en datos estadísticos y por medio de métodos y modelos existentes guiado en acciones y
comportamientos esperados a lo largo del tiempo.
Los fundamentos que se utilizan actualmente en gran parte de las organizaciones se
establecen con métodos, modelos y bases estadísticas, los cuales matemáticamente aportan a la
conformación de los pronósticos a realizar, pero que no son el todo del proceso, tanto así que se
Figura 9. Personas que no contribuyen al proceso.
Fuente: Supply Chain Trend 2015
24
podría afirmar que tan solo son el aporte en una fase de la metodología a proponer para facilitar
los cálculos numéricos de los periodos a planear.
En la actualidad la planeación de la demanda se maneja a través de herramientas tales
como Excel, y softwares que permiten hacer un pronóstico determinístico o estocástico. Pero hay
un contexto que incluye variables externas o de corto alcance que influyen en los resultados, y
que deben tenerse en cuenta en la aplicación de datos en herramientas usadas para este proceso.
Para el entendimiento de este trabajo se hace necesario que se tenga conocimiento en
bases estadísticas, pronósticos, conceptos de supply chain y generalidades logísticas.
El pronóstico “se define como el arte y la ciencia de predecir los eventos del futuro o
también se especifica que es el proceso de estimación en situaciones de incertidumbre” (Chan
Yah, 2003, párr. 1), y es parte fundamental de la logística, dado que están implícitas las
variables que afectan la cadena de abastecimiento en una empresa. Un buen sistema de
inventarios es un balance entre costos de almacenamiento y agotados, entendiéndose como los
productos no disponibles para la venta llamados en muchas operaciones stockout.
4.2 Marco Teórico
En el año 2011 Logyca formación direccionó un seminario llamado “Gestión de la
Demanda: Modelo de Trabajo fundamental para alcanzar la Excelencia de su Cadena de Valor”,
del cual se extraen las siguientes definiciones que aportaran de manera notable para abordar el
entendimiento del estudio.
4.2.1 Concepto de demanda:
Ivan Thomson en el artículo publicado en el año 2006 por promonegocioS.net luego
de citar las definiciones de demanda de diferentes expertos en mercadotecnia y economía sugiere
como término de demanda: "La demanda es la cantidad de bienes y/o servicios que los
25
compradores o consumidores están dispuestos a adquirir para satisfacer sus necesidades o
deseos, quienes además, tienen la capacidad de pago para realizar la transacción a un precio
determinado y en un lugar establecido"(Thomsom, 2006). Esta definición es totalmente integral
a lo mencionado por diferentes autores, ya teniendo claro el concepto de demanda, la podemos
clasificar de dos maneras; demanda dependiente y demanda independiente, según el seminario de
gestión de la demanda de 2011 dirigido por Lógyca Formación:
Demanda dependiente: corresponde a la que se genera a partir de decisiones tomadas por
la propia empresa es una demanda calculable –Conocida, su cantidad depende
directamente de otro; por ejemplo: Componentes de un PC, Materias Primas y
Demanda Independiente: Se entiende por demanda independiente aquella que se genera a
partir de decisiones ajenas a la empresa, es netamente probabilística, se puede
pronosticar, generalmente son los artículos cuya demanda no depende de otros por
ejemplo: Productos Terminados.
Tipos de Variables: Existen dos tipos de variables, intrínsecas son aquellas que puedan
tener afectación en el pronóstico a nivel interno, como promociones, precios, fin de mes,
prácticas comerciales, entre otras; y extrínsecas, las que causan afectación en el
pronóstico por influenciamiento externo, situación económica, clima, estabilidad política,
moda, competencia etc. (Lógyca, 2011. p. 29).
4.2.2 Gestión de demanda:
La Gestión de la demanda busca minimizar el sobrecosto y las sobrecargas de trabajo
en el día a día por la falta de alineación de las distintas áreas de trabajo. Todas las
áreas deber formalizar sus planes en un horizonte de tiempo y de acuerdo a esa
información realizar una planeación conjunta para dar respuesta a dicho plan (p. 60).
26
El propósito de la gestión de demanda es logar que la demanda y el abastecimiento
encuentren un balance y que este balance se mantenga en el tiempo.
4.2.3 Planeación de la demanda
La Planeación de la Demanda se entiende como un proceso articulado directamente
con otros procesos de la cadena, debido a que depende de ellos de manera importante
(…) Dentro de la Planeación de la Demanda hay dos aspectos fundamentales a
considerar, que son: “Pronóstico de la Demanda” y “Planeación de Ventas y
Operaciones”.
Pronosticar es el arte y ciencia de predecir acontecimientos futuros. Las decisiones
empresariales siempre se toman con información insuficiente y con un margen de
incertidumbre mayor o menor, dependiendo del tiempo y los recursos que se destinan
a la búsqueda y el análisis de la información. Debemos entonces establecer algunas
suposiciones y actuar. Sabemos que nunca ocurrirá exactamente lo pronosticado;
entonces, ¿para qué pronosticar?
Porque necesitamos una cierta base -aunque sea mínima-, un criterio, una
justificación para el curso de acción que decidimos tomar. Porque a partir del
pronóstico que generemos, estaremos decidiendo dónde alocar nuestros recursos
financieros, tecnológicos y humanos. (…)
4.2.4 Pronóstico:
Es un proceso de estimación de un acontecimiento proyectando hacia el futuro con datos
del pasado. Éstos, se combinan sistemáticamente en forma predeterminada para hacer una
estimación.
27
4.2.5 Leyes de los pronósticos:
• Los pronósticos siempre son equivocados
• Los pronósticos siempre cambian
• Entre más lejos en el futuro, menos confiable el pronóstico
• A mayor nivel de detalle, menos confiable el pronóstico
Como se señala en el seminario de Logyca (2011):
Figura 10. Ejemplo de la gráfica de un pronóstico.
Fuente: Edwin Estupiñan
Figura 11. Error del pronóstico en el tiempo
Fuente: GS Logyca
28
4.2.6 Impacto de los pronósticos
Los pronósticos de demanda tienen dos impactos en la cadena de suministro, Bajo
nivel de servicio y Altos niveles de inventario.
4.2.7 Métodos de pronósticos
Básicamente podemos clasificar los métodos de pronóstico en dos grandes grupos:
cualitativos y cuantitativos. Se emplean varias metodologías en diferentes empresas o aún en una
Figura 12. Bajo nivel de servicio
Fuente: GS Logyca
Figura 13. Altos niveles de inventario
Fuente: GS Logyca
29
misma empresa en función del horizonte temporal, la urgencia en la toma de decisiones y la
información disponible.
Cuando la situación no es clara y hay pocos datos, como por ejemplo al estudiar el
lanzamiento de un producto innovador o una nueva tecnología, se recurre a métodos cualitativos,
donde prevalece la intuición. Por el contrario, cuando la situación es más estable y existen datos
históricos.
Muchas veces se termina utilizando en la práctica una mezcla de varios métodos,
tanto cuantitativos como cualitativos.
Como citó Efraín Moreno en su trabajo, Predicciones de tiempo y regresión
(https://www.google.com.co/?gfe_rd=cr&ei=NttyV__qOoGw8wfTrJOoDQ#):
Métodos cualitativos:
Son aquellos que valoran la experiencia y usan su opinión para establecer pronósticos
que predicen, en forma subjetiva, hechos futuros. Son claves sobre todo cuando los
datos históricos no están disponibles o son pocos. Las técnicas cualitativas son
usadas a menudo para predecir cambios en los patrones de datos históricos.
Entre las técnicas cualitativas más representativas se encuentra el ajuste de curva
subjetivo basado en el “ciclo de vida de un producto” de acuerdo con Bowerman,
O`Connell y Koehler (2007). Se considera que este ciclo de vida consta de una
primera etapa: el crecimiento, en el que las ventas comienzan muy lentamente, luego
rápidamente. En la segunda etapa se consigue una estabilidad, sigue el aumento, pero
a menor velocidad hasta estabilizarse, y en la última, aparece la declinación. La
30
construcción subjetiva de estas curvas no es sencilla; requiere gran experiencia y
criterio (Moreno, E. 2013)
Jurado de opinión ejecutiva:
Se agrupan las opiniones de un grupo de expertos de alto nivel o de directivos, a
menudo en combinación con modelos estadísticos. Hay que tener en mente las
desventajas de la interacción grupal en este sentido: que haya mucha gente no
garantiza que haya opiniones conocedoras realmente del tema; las posiciones muy
probablemente escondan intereses personales o simplemente no sean enunciadas por
miedo a contrariar a la mayoría; hay gran vulnerabilidad a la posición y personalidad
de algunos de los individuos, sea por sus aptitudes de manejo de grupos o
simplemente por la jerarquía organizacional. Es clave entonces la correcta elección
de los participantes (Moreno, E. 2013).
Método delphi:
Es un proceso iterativo grupal, con ciertas reglas y metodología, mediante el cual se
pretende maximizar las ventajas que presentan los métodos basados en grupos de
expertos y minimizar sus inconvenientes. Ello se logra mediante el anonimato
(ningún experto conoce la identidad de los otros que componen el grupo de debate,
evitando la influencia y permitiendo que uno se anime a modificar su postura inicial),
una interacción con retroalimentación controlada, y la expresión de los resultados
mediante una distribución estadística (Moreno, E. 2013).
Proposición de personal comercial:
Se agrupan y revisan estimación de ventas esperadas por los vendedores, y luego se
obtiene un pronóstico global. Tener cuidado con los intereses que pueden tener, ya
31
que normalmente van a subestimar o sobreestimar en función de la metodología de
incentivos por ventas que se encuentre uba - gestión de recursos página 4 de 9
pronósticos en vigencia. Si cobran un porcentual sobre las ventas, sobreestimarán la
demanda con tal de que no les falta producto para vender. Si cobran en función al
grado en el cual superan un objetivo, subestimarán la demanda, para negociar un
objetivo menor y así superarlo más ampliamente o con menor esfuerzo (Moreno, E.
2013).
Estudio de mercado:
Requiere información de los clientes sobre sus intenciones futuras de compra. Esto
incluye tanto sus preferencias, experiencia con el producto, y necesidades, como una
definición del precio máximo que estarían dispuestos a pagar o la cantidad que
demandarían a un determinado precio. Hay que tener en mente que no siempre
coincide lo que el cliente dice con lo que realmente hace. Es sólo una herramienta
más, pero no debe tomarse como “la” verdad (Cohen, 2000; p 4).
Métodos cuantitativos: Estas técnicas necesitan el estudio de información histórica
para estimar los valores futuros de la variable de interés. Estos modelos se pueden
agrupar en dos clases: univariados y causales.
Modelos univariados: Predicen el futuro de una serie con base en su
comportamiento histórico propio; son muy útiles si el patrón detectado en el pasado
se mantiene hacia el futuro, de lo contrario no son aconsejables. Los modelos
integrated autoregressive moving average model (ARIMA model) son
representativos de este grupo.
32
Modelos causales: Requieren la identificación de otras variables que se
relacionan de la manera causa efecto con la variable que se desea predecir. Una vez
identificadas estas variables relacionadas, se construye un modelo estadístico que pretende
describir la relación entre estas variables y la variable que se desea pronosticar. Los modelos
de regresión lineal simple y los modelos de regresión lineal múltiple son los más conocidos de
este grupo.
Se encuentra en la revista Politécnica ISSN 1900-2351, (2007), Número 12. 2011
la siguiente expresión importante para el desarrollo: Enfoque simple “Supone que la
demanda en el próximo periodo será igual a la demanda del periodo más reciente. Es la
mejor predicción para los precios de insumos, acciones, etc. Que cotizan. Porque si el
mercado realmente creyera que en un tiempo valdrá más, compraría tanto hoy que haría
llevar el precio a ese valor esperado. Por ejemplo, si hoy la acción de microsoft cotiza a u$s
20, ¿cuánto predice que va a valer mañana?: u$s 20. Y si en realidad mañana vale u$s 25,
cuánto diría que vale pasado mañana?: u$s 25”.
Regresiones con datos de series de tiempo. Muchas aplicaciones de pronósticos en
los negocios y en la economía implican series de tiempo. Los modelos de regresión
se pueden ajustar a los datos mensuales, trimestrales o anuales. Sin embargo, como
los datos recopilados a lo largo del tiempo son proclives a mostrar tendencias,
patrones estacionales, etcétera, las observaciones en diferentes periodos de tiempo
estarán relacionadas o autocorrelacionadas. Es decir, en las series de tiempo, la
muestra de observaciones no puede considerarse una muestra aleatoria. Es posible
que surjan problemas de interpretación cuando los métodos de regresión estándar se
aplican a las observaciones que están relacionadas una con otra en el transcurso del
33
tiempo. El ajuste de los modelos de regresión a las series de tiempo debe realizarse
con sumo cuidado. (Hanke, J., Wichern, D. 2010; p. 223).
Series de tiempo
Es una secuencia de datos uniformemente espaciada. Se obtiene observando las
variables en periodos de tiempo regulares. Se trata de un pronóstico basado en los
datos pasados; es decir que supone que los factores que han influido en el pasado lo
seguirán haciendo en el futuro.
Se pueden descomponer en tendencia, estacionalidad y variación aleatoria.
La tendencia es el movimiento gradual de ascenso o descenso de los datos a lo largo
del tiempo. Los cambios en la población, ingresos, etc. Influyen en la tendencia. La
estacionalidad es la existencia de un patrón periódico de comportamiento de los
datos. Se puede deber a la climatología, las costumbres, etc. Y producirse dentro de
un periodo diario, semanal, mensual, anual... Por ejemplo, los subterráneos tienen
dos claros picos de demanda durante las horas de flujo de pasajeros hacia y desde los
Figura 14. Ejemplo de Tendencia – Picos estacionales
Fuente: Ing. Edwin Estupiñan
34
trabajos; a su vez, durante los meses de verano tienen menor demanda que durante el
resto del año, debido a la reducción de población en época de vacaciones.
Las variaciones aleatorias, que son “saltos” en los datos causados por el azar y
situaciones inusuales. Son de corta duración y no se repiten, o al menos no lo hacen
con una frecuencia determinada. Al ser aleatorias, no se pueden predecir.
Media simple
Luego del método de “enfoque simple”, le sigue en simpleza la “media simple”. En
este método pronosticamos un valor futuro similar al promedio de todos los valores
pasados.
Dentro de las ventajas del método tenemos que es muy amortiguado, por lo cual no
encontramos grandes saltos, y es muy simple de comprender por cualquier persona.
El problema es que al tener en cuenta todos los datos históricos, llega un momento
donde los valores reales que se agregan prácticamente no modifican el pronóstico
futuro. Aun así, en algunas ocasiones se utiliza.
Media móvil
Consiste simplemente en tomar el promedio aritmético de los últimos n períodos. El
valor de n se elige en función a la influencia que queramos que tenga la historia más
antigua en la predicción de los valores futuros. Un valor de n muy chico, hará que los
pronósticos sigan más de cerca a los últimos valores reales, mientras que un valor de
n más grande, se traduce en una curva más amortiguada aunque, por el mismo
motivo, también de una menor velocidad de cambio.
35
Se utiliza si no hay tendencia o si ésta es escasa. Se suele utilizar para alisar la curva,
facilitando una lectura general de los datos.
Casos particulares: si sólo consideráramos 1 período previo para el cálculo de la
media móvil, estaríamos utilizando la estimación simple.
Media móvil ponderada
Se utiliza cuando se presenta una tendencia. Los datos anteriores pierden importancia
relativa. Las ponderaciones se basan en la intuición. Ante cambios importantes de la
demanda, puede seguir siendo muy lenta la respuesta.
Casos particulares: Si le asignáramos el mismo peso (factor de ponderación) a cada
uno de los n períodos elegidos, estaríamos utilizando la Media Móvil.
Suavización Exponencial
Es un caso especial de pronóstico de media móvil ponderada, donde ahora los
factores de ponderación disminuyen exponencialmente, dándole más peso a los
períodos más recientes.
Se necesita una constante de alisado (α), que toma valores entre 0 y 1, eligiéndola de
forma subjetiva. Ventaja: necesita una cantidad reducida de datos históricos.
Más formalmente, la ecuación de suavización exponencial es
Y1 + Yt-1 + … + Yt-k+1
kŶt+1=
∑ (ponderación para el promedio k)(demanda en el periodo k)
∑ ponderaciones
Media móvi l
podenrada
[α X (nueva observación)] + [(1 - α) X (último pronostico)]Ŷt+1=
36
Donde
nuevo valor suavizado o el valor del pronóstico para el siguiente periodo.
α = constante de suavización (0 < α < 1)
Yt = Nueva observación o el valor real de la serie en el periodo t
Ŷt = último valor suavizado o el pronóstico del periodo t
Viendo la fórmula uno podría preguntarse por qué tener en cuenta para un pronóstico
un valor pronosticado en el pasado en lugar de utilizar el valor real. Para encontrar la
respuesta, basta con abrir la expresión reemplazando progresivamente las
expresiones de Yt-i. (Cohen, 2000; p 7)
Suavización Exponencial ajustada a la tendencia: Método de Holt
En la suavización exponencial simple, se supone que el nivel de las series de tiempo
varía ocasionalmente y se requiere un estimado del nivel actual. En algunas
situaciones, los datos observados tienen una tendencia clara y contienen información
que permite anticipar movimientos futuros ascendentes. Cuando éste es el caso, se
necesita una función de tendencia lineal del pronóstico. Puesto que las series de
negocio. Puesto que las series de negocio y económicas rara vez exhiben una
tendencia lineal fija, consideramos la posibilidad de modelar tendencias lineales
locales en evolución con el tiempo. Holt (2004) desarrolló un método de suavización
exponencial, conocida como la suavización exponencial lineal de Holt. La cual toma
en cuenta la evolución local lineal de las tendencias en una serie de tiempo y puede
usarse para generar pronósticos.
Ŷt+1= αYt + (1 - α) Ŷt
Ŷt+1=
37
Cuando se anticipa una tendencia en una serie de tiempos, se requiere un estimado de
la pendiente actual, así como del nivel actual. La técnica de Holt suaviza
directamente el nivel y la pendiente usando diferentes constantes de suavización para
cada uno. Estas constantes de suavización proporcionan estimados del nivel y la
pendiente que se adaptan en el tiempo conforme se dispone de nuevas observaciones.
Una de las ventajas de la técnica de Holt es que ofrece un alto grado de flexibilidad
en la selección de coeficientes con los cuales se controla el nivel y la tendencia.
Las tres ecuaciones usadas en el método de Holt son:
1. La serie suavizada exponencialmente o nivel actual estimado
Lt = αYt + (1 – α) (Lt-1 + Tt-1)
2. El estimado de la tendencia
Tt = β(Lt – Lt-1) + (1 – β) Tt-1
3. El pronóstico para los p periodos del futuro
Ŷ1+p = Lt + pT1
Dónde:
Lt = nuevo suavizado (estimado del nivel actual)
Α = 1, constante de suavización para el nivel (0 < α < 1)
Yt = nueva observación o valor real de la serie en el periodo t
Β = constante de suavización para el estimado de la tendencia (0<,β<1)
p = periodos a pronosticar en el futuro
Ŷ1+p = pronóstico para el periodo p en el futuro
38
Suavización exponencial ajustada a la tendencia y a la variación estacional:
Método de Winters
De acuerdo al análisis en el libro de Hanke “Pronóstico en los negocios” indica que
el método de suavización exponencial lineal y estacional de tres parámetros de
Winters, una extensión del método de Holt, podría representar mejor los datos y
reducir el error de pronóstico. En el método de Winters, se emplea una ecuación
adicional para estimar la estacionalidad. En la versión multiplicativa del método de
Winters, la estimación de la estacionalidad está dada por un índice estacional y se
calcula mediante la ecuación:
Esta última indica que para calcular el componente estacional actual, S1 el producto
de γ y un estimado del índice estacional dado por Yt/Lt se suma (1 – γ) veces al
componente estacional previo St-s. Este procedimiento es equivalente a suavizar los
valores previos y actuales de Yt/Lt. Yt se divide entre el nivel actual estimado Lt, para
crear un índice (razón) que pueda usarse de forma multiplicativa para ajustar un
pronóstico que tome en cuenta los picos y valles estacionales.
Las cuatro ecuaciones usadas en la suavización (multiplicativa) de Winters son:
1. Series suavizadas exponencialmente o nivel estimado:
2. Estimación de la tendencia:
T1 = β( Lt – Lt-1) + (1 – β) Tt-1
3. Es<timado de estacionalidad:
Yt
L tSt = γ (1-γ) St-s+
Y1
S t-sLt = α + (1-α)(Lt-1 + Tt-s)
39
4. Pronóstico de p periodos futuros:
Dónde:
Lt = nuevo valor suavizado (estimado de nivel actual)
α = constante de suavización del nivel
Yt = nueva observación o valor real en el periodo t
β = constante de suavización para el estimado de tendencia
Tt = estimado de tendencia
γ = constante de suavización para el estimado de estacionalidad
St = estimado de estacionalidad
p = periodos futuros a pronosticarse
s = longitud de la estacionalidad
el pronóstico para el periodo p en el futuro (Hanke, 2010).
Análisis de Regresión Lineal
Supone relación lineal entre las dos variables (demanda vs tiempo, demanda vs PBI,
u otra variable independiente). Se calcula mediante el método de cuadrados mínimos.
(…) Sólo queremos recordarles un punto importante que se suele pasar por alto: el
coeficiente de correlación r, o el r2 sólo indican un mayor o menor grado de
correlación lineal. O sea, que un valor cercano a cero no significa que no haya
correlación, sino que lo que no hay es una fuerte correlación lineal, pero puede
tranquilamente haber una cuadrática, o de algún otro grado.
Yt
L tSt = γ (1-γ) St-s+
Ŷt+p = (Lt + pTt) St-s+p
Ŷt+p=
40
Modelo Estacional Multiplicativo
Cuando nos encontramos con un caso con una marcada estacionalidad, se debe
utilizar un método que lo contemple, como por ejemplo éste. Los pasos a seguir son:
1. Encontrar la demanda estacional media (sumando la demanda de esa estación cada
año y dividiéndola entre el número de años de datos disponibles)
2. Calcular la demanda total media -a lo largo de todas las estaciones- (dividiendo la
demanda media anual entre el número de datos anual)
3. Calcular un índice estacional (dividiendo la demanda estacional media de esa
estación- calculado en “1”- por la demanda total media –calculado en “2”-).
4. Estimar la demanda anual de todo el año próximo.
5. Calcular el pronóstico para cada estación (dividiendo esta estimación de la
demanda anual total entre el número de estaciones y entonces multiplicarla por el
índice estacional de esa estación). (Cohen, 2000; p 8)
Hank y Wichern expresan: ¨la línea que mejor se ajusta a una colección de puntos
de datos X-Y es la línea que minimiza la suma de los cuadrados de las distancias entre los
puntos y la línea, medidas verticalmente, es decir, en la dirección Y. Esta línea se conoce
como la línea de los mínimo cuadrados o línea de regresión ajustada y su ecuación se llama
ecuación de regresión ajustada.”
La línea recta ajustada es de la forma Ŷ= b0 + b1X. El primer término del segundo
miembro, b0, es la intersección con Y, y el segundo término, b1, es la pendiente.
Recuerde que la pendiente representa la cantidad de cambio de Y cuando se
incrementa X en una unidad. El objetivo inmediato es determinar los valores de b0 y
b1 que minimizan los errores de la suma de los cuadrados (distancias).
41
SSE = ∑ (Y – Ŷ)2 = ∑ (Y - b0 - b1X)
2
Usando un poco el cálculo, es posible obtener expresiones algebraicas específicas
para los valores de los mínimos cuadrados. En particular,
Como usted podrá adivinar, el coeficiente de la pendiente de los mínimos cuadrados
está relacionado con el coeficiente de correlación de la muestra. Específicamente.
De manera que b1 y r son proporcionales entre sí y tienen el mismo signo.
Las diferencias entre los valores Y realmente observados y los correspondientes
valores Y ajustados, las Ŷ´s, se llaman residuos. Los residuos son las distancias
verticales (positivas o negativas) entre los puntos de datos y la línea de mínimos
cuadrados.
Tenemos la identidad
Observación = Ajuste + Residuo
O, en símbolos,
Y = Ŷ + ( Y – Ŷ )
En este contexto, el ajuste representa el patrón general en los datos, y los residuos
representan las desviaciones de ese patrón.
42
4.2.8 Selección de un método de pronóstico
El análisis precedente sugiere que se consideren varios factores en la selección de un
método para pronosticar. Se debe considerar el nivel de detalle. ¿Son necesarios los
pronósticos de detalles específicos (un micro pronóstico)? ¿O es necesario el estatus
futuro de algo general, o factor de resumen (un macro pronóstico)? ¿Es necesario el
pronóstico para algún momento en el futuro cercano (un pronóstico a corto plazo) o
de un momento en el futuro lejano (un pronóstico a largo plazo)? ¿Hasta dónde son
adecuados los métodos cualitativos (juicio) y cuantitativos (manipulación de datos)?
Y finalmente, ¿qué forma debería tomar el pronóstico (pronóstico puntual, por
intervalo o de densidad)?
La consideración primordial en la selección de un método para pronosticar es que los
resultados deben facilitar el proceso de toma de decisiones a los gerentes de la
organización. Rara vez un método funciona para todos los casos. Diferentes
productos (por ejemplo, nuevo contra existente), metas (por ejemplo, predicción
sencilla contra la necesidad de controlar una importante directriz del negocio con
valores futuros) y restricciones (por ejemplo, costo, habilidad requerida y lo
prioritario) deben considerarse en la selección de un método de pronósticos. Con la
disponibilidad de software actual para pronosticar, es mejor pensar en los métodos de
pronósticos como herramientas genéricas que pueden aplicarse simultáneamente. En
una situación dada es posible intentar varios métodos. La metodología que produce
los pronósticos más exactos en un caso quizá no sea la mejor metodología en otra
situación. Sin embargo, el(los) método(s) seleccionado(s) debería(n) producir un
43
pronóstico que sea preciso, oportuno y comprensible para la gerencia, de manera que
el pronóstico ayude a tomar mejores decisiones. (Hanke, J., Wichern, D. 2010; p 4).
4.2.9 Patrones de demanda:
La caracterización de la Demanda a lo largo del tiempo es definida por los siguientes
patrones; tendencia, estacionalidad, ciclicidad, eventos especiales y ruido.
Tendencia:
Es el componente de largo plazo que representa el crecimiento o disminución, de la
demanda, puede ser lineal o exponencial, Ej: Nuevos lanzamientos después del impulso inicial –
Crecimiento de productos a largo plazo, o caídas hasta llegar a obsoletos
Estacionalidad:
Es un patrón de cambio que se repite año tras año, causas de Estacionalidad, clima, días
festivos, calendario escolar, navidad.
Figura 15. Tendencia
Fuente: Ing. Edwin Estupiñan
Figura 16. Estacionalidad
Fuente: Ing. Edwin Estupiñan
44
Ciclicidad:
Es un comportamiento que se repite en un intervalo de tiempo, normalmente asociado al
largo plazo, generalmente no están ligados al calendario, Ej: crisis económicas, ventas de
automóviles, caídas de ventas en productos de lujo porque la situación económica obliga a
buscar productos estándar etc. Ver ejemplo en la figura 17.
Eventos especiales:
Eventos discretos que podrían o no repetirse, tales como:
• Promociones irregulares de producto
• Catástrofes naturales
• Huelgas laborales
• Nuevas legislaciones o regulaciones
• Días festivos, como semana santa, los cuales no ocurren exactamente en el mismo
período del año.
Figura 17.Ciclicidad
Fuente: Ing Edwin Estupiñan
45
Ver ejemplo en la figura 18.
Ruido:
También llamado variación aleatoria, es el componente inherentemente impredecible de
una variable, es lo que queda después de cuantificar la tendencia, estacionalidad y los eventos.
Ver ejemplo en la figura 19.
Figura 18. Eventos especiales
Fuente: Ing. Edwin Estupiñan
Figura 19. Ruido
Fuente: Ing. Edwin Estupiñan
46
4.2.10 Monitoreo de los pronósticos
También podemos ver la propuesta de (Cohen, 2000):
¿Cómo elegir el Método de Pronóstico?
Habiendo introducido esta variedad de métodos, creemos necesario ayudarlos a
establecer algunos criterios para la elección del método más apropiado. Lo primero
que debemos preguntarnos es ¿para qué lo utilizaremos? Si se trata de un fundamento
para la toma de una decisión poco importante, probablemente lo mejor sea utilizar los
métodos más simples y que requieran de la menor cantidad de información. Pero si
será la base de una decisión compartida o que deba ser evaluada por otros, habrá que
buscar un equilibrio entre un método sofisticado y más preciso, y uno más simple
pero más fácilmente entendible por todos.
A continuación se presenta dos maneras cuantitativas de evaluar un método en
función al error (es decir, la diferencia entre el valor real y el que se había
pronosticado), partiendo de la base que buscamos obtener los menores errores
posibles. Simplemente calculamos el valor para los dos métodos que comparemos, y
elegimos el de menor valor. Los dos se independizan del signo del error, ya que de lo
contrario estarían cancelándose los valores muy negativos con los muy positivos,
cuando esto no debería dejar de indicar un método poco certero:
Error Cuadrático Medio (MSE):
MSE
Donde n es la cantidad de datos disponibles desde el inicio del cálculo del
pronóstico.
47
n
1 Yt - Ŷt
n IY1It=1
∑
Desviación absoluta media (MAD):
MAD =
Donde n es la cantidad de datos disponibles desde el inicio del cálculo del
pronóstico. (Cohen, 2000 pg 8)
A veces es útil calcular los errores del pronóstico en términos de porcentajes en vez
de cantidades. El error porcentual absoluto medio (MAPE) se calcula obteniendo el
error absoluto de cada periodo, dividiendo éste entre el valor real observado en ese
periodo y promediando esos errores porcentuales absolutos. El resultado final se
multiplica después por 100 y se expresa como porcentaje. Este enfoque es útil
cuando el error relativo al tamaño respectivo del valor de la serie de tiempo es
importante, para la evaluación de la exactitud del pronóstico. El MAPE es
especialmente útil cuando los valores Y, son grandes. El MAPE no tiene unidades de
medición (es un porcentaje) y sirve para comparar la exactitud de la misma técnica o
de otras técnicas en dos series completamente diferentes. La ecuación 3.10 muestra
cómo se calcula el MAPE.
MAPE =
Note que el MAPE no puede calcularse si cualquiera de la Yt es cero.
Algunas veces es necesario determinar si el método para pronosticar está sesgado
(con pronósticos consistentemente altos y bajos). En estos casos, se una el error
porcentual medio (MPE), el cual se calcula obteniendo el error en cada periodo,
48
dividiendo éste entre el valor real de ese periodo y luego promediando estos errores
porcentuales. El resultado usualmente se multiplica por 100 y se expresa como un
porcentaje. Si el enfoque del pronóstico no tiene sesgo, el MAPE producirá un
resultado que esté cercano a cero. Si el resultado es un porcentaje negativo grande, el
método de elaboración del pronóstico está sobreestimado consistentemente. Si el
resultado es un porcentaje positivo grande, el método de elaboración del pronóstico
está subestimando consistentemente. El MPE está dado por:
La decisión para usar una técnica de elaboración de pronósticos específica se basa, en
parte, en la determinación de si la técnica producirá errores en el pronóstico que se
consideren lo suficientemente pequeños. En efecto, es realista esperar que una buena
técnica de elaboración de pronósticos produzca errores relativamente pequeños de
manera consistente.
Las medidas de precisión de un pronóstico recientemente descritas son usadas para:
Comparar la exactitud de dos (o más) técnicas diferentes.
Medir la utilidad o confiabilidad de una técnica en particular.
Ayuda en la búsqueda de una técnica óptima.
(Hanke, 2010)
4.2.11 Variabilidad de la Demanda
La variación de la demanda nos muestra el nivel de fluctuación de la cantidad de
demandada en una serie de tiempo
n
1 (Yt - Ŷt )
n Ytt=1
∑MPE=
49
determinado, lo anterior se puede expresar como una clasificación determinando
tipos de demanda con base en el resultado obtenido en el coeficiente de variabilidad
calculado por medio de la siguiente ecuación:
De esta manera podemos clasificar la demanda de una compañía como muy estable,
estable, volátil y muy volátil. Lograr tener esta distribución de demanda según
corresponda permitirá enfocar esfuerzos y realizar tratamiento de datos distintos para
obtener el pronóstico con un nivel de asertividad que permita influenciar en la
consecución de los resultados del negocio. La combinación de la variabilidad de la
demanda y la metodología de clasificación ABC darán un apoyo al proceso
permitiendo obtener una segmentación del portafolio según relevancia, aporte
financiero, complejidad en la realización de los pronósticos y otras características
que se pueden otorgar a determinado productos. Ver figura 20.
Figura 20. Variabilidad de la demanda
Fuente: LoGycA Formación. (Marzo 2011).
50
Coeficiente de Correlación
El coeficiente de correlación revela la afinidad entre dos variables estableciendo la
relación de características. Para esto se define un nivel de asociación entre ellas, así
da como resultado un valor cuantitativo, el cual, puede variar entre -1 y 1, es decir, si
el valor es cercano a -1 la correlación es inversa, son inversamente proporcionales; si
el valor es cercano a 1 la correlación es directa, son directamente proporcionales; y
si es cercano a 0 no existe correlación.
Para comprender gráficamente el comportamiento que tienen las variables, se cita la
explicación realizada por Wilson Alexander Pinzón en su informe del Instituto
Nacional de Investigación y Prevención de Fraude, acerca del Mapa de
Vulnerabilidades al Fraude en la Cadena Logística de transporte, en la página 45,
relacionado en el anexo A.
4.2.12 Segmentación ABC - XYZ
La curva ABC jerarquiza los artículos en inventario en orden descendente por su uso
(o venta) anual en dinero. Esta jerarquía en forma tabular se llama distribución por
valor; (…) los artículos jerarquizados se clasifican en tres grupos:
A = Artículos con “alto uso de dinero”
B = Artículos con “uso medio de dinero”
C = Artículos con “bajo medio de dinero”
Por lo general, las curvas ABC muestran que el grupo A significa alrededor del 20%
de los artículos jerarquizados y el 80% del uso total del dinero. En ocasiones esto se
51
llama regla “80-20”. El que estos dos números sumen 100 es simple coincidencia.
(SIPPER & BULFIN, 2005, Pg. 313)
XYZ – generalmente se utiliza para identificar la frecuencia de vueltas del inventario
en un sistema; sin embargo en este trabajo se pretende asociar como la variación de
la exactitud del pronóstico / error; con el propósito de ser asociado con la
clasificación ABC y de esta manera generar aportes en la toma de decisiones para la
administración de portafolio.
La selección una adecuada estrategia logística y de la cadena de suministro requiere
algo del mismo proceso creativo necesario para desarrollar una adecuada estrategia
corporativa. Los enfoques innovadores en la estrategia logística y de la cadena de
suministros pueden representar una ventaja competitiva (Ballou, 2004; p 35).
El análisis ABC es un análisis primario. Se puede utilizar como base para el
seguimiento o análisis secundarios tales como la segmentación o el análisis XYZ. El
Figura 21. Análisis XYZ
Fuente: LoGycA Formación. (Marzo 2011).
52
XYZ análisis le permite realizar el siguiente paso del análisis del inventario. La
siguiente clasificación típica se ha establecido con carácter general:
Materiales X se caracterizan por un no cambiar el uso constante, con el tiempo.
Los requisitos fluctúan sólo ligeramente alrededor de un nivel constante para que la
demanda futura, básicamente, se pueda pronosticar bastante bien. Infortunadamente,
la experiencia ha demostrado que incluso la previsión para los productos X puede ser
pobre. Con los productos de X, es importante reconocer las fluctuaciones de
inmediato por lo que pueda responder rápida y adecuadamente. Por esta razón, usted
debe instalar un proceso de corrección de valor atípico, por ejemplo, en la
planificación de la demanda.
Materiales Y: El uso de estos materiales no es ni constante ni esporádico. Con Y
materiales, que a menudo pueden observar las tendencias, por ejemplo, que el uso
aumenta o disminuye por un tiempo, o que se caracteriza por temporada
fluctuaciones. Para estos materiales, es más difícil obtener un pronóstico preciso.
Materiales Z: Estos no se utilizan regularmente. El uso puede fluctuar fuertemente y
ocurrir esporádicamente. En estos casos a menudo se pueden observar periodos sin
consumo en absoluto. La creación de un pronóstico es extremadamente exigente y
muy difícil. (Inventory Optimization with SAP).
4.2.13 Planeación agregada
La finalidad principal de la planificación agregada es determinar la combinación de
ritmos de producción, mano de obra y niveles de existencia, que minimiza costos y
logra satisfacer la demanda prevista.
53
Generalmente, las industrias optan por tomar decisiones de forma independiente
hablando de los departamentos haciendo que finalmente la información no sea clara y
resulte desordenada.
Daniel Sipper y Robert Bunfil, 2005. hacen el siguiente aporte respecto a la Planeación
agregada y su influencia en la demanda.
En lugar de planear respecto a una demanda fluctuante, es mejor convertir la
demanda en constante. Existen tres enfoques para hacer esto.
1. No satisfacer la demanda durante los periodos pico.
2. Cambiar la demanda de periodos pico a periodos no pico o crear nueva demanda
para los periodos no pico.
3. Producir varios productos con demanda pico en otros periodos.
La primera estrategia tiene una capacidad menor que la demanda pico y mantiene
una tasa de producción constante dentro de la capacidad. Esta estrategia no satisface
toda la demanda y se perderán algunas ventas. Los fabricantes de automóviles
japoneses con frecuencia toman esta posición. Determinan el porcentaje de mercado
y producen a ese nivel. Se espera después que el personal encargado de la
comercialización venda esa cantidad. Muchas veces hay faltantes. La facilidad de la
planeación debe compararse con los ingresos perdidos.
Por lo general, crear una nueva demanda para los periodos no pico se hace a través
de publicidad o de promociones.
Aspectos de la planeación agregada: Los aspectos más importantes de la
planeación agregada son la capacidad, las unidades agregadas y los costos.
54
Capacidad: la capacidad se define como cuánto puede fabricar un sistema de
producción. La capacidad se mide de muchas formas diferentes pero por lo general
hay una medida natural, pueden ser número de productos, número de personas, etc.
Unidades agregadas: la producción incluye productos hechos de diversas maneras.
Los planes a mediano y largo plazo no necesitan este nivel de detalle. Los planes a
largo plazo se llaman planes de capacidad; los planes a mediano plazo se llaman
planes agregados. Un producto agregado se expresa en términos de tiempo o dinero.
Costos: muchos costos afectan el plan de producción. En términos generales son los
costos de producción, los costos de inventario y los costos de cambiar la capacidad.
Los costos de producción incluyen materiales, mano de obra directa y otros costos
atribuibles a producir una unidad. Los costos relacionados con el inventario son el
almacenaje y faltantes. Y los costos de cambio en la capacidad incluyen la
contratación y capacitación de trabajadores. (Sipper y Bulfin, 1998. P 175-179)
4.2.14 Horizonte de planeación
Los tipos de decisiones que se toman en un sistema productivo dependen del
horizonte de planeación. Un horizonte de planeación a largo plazo, algunas veces
llamado planeación estratégica, cubre un horizonte de uno a varios años en el futuro.
Las decisiones tomadas para este caso horizonte se llaman decisiones estratégicas.
Un horizonte a mediano plazo cubre cualquier periodo desde un mes a un año, y se
conoce como planeación táctica. Las decisiones tomadas para este periodo, llamadas
decisiones tácticas.
55
Un periodo que va de días (algunas veces horas) a semanas o un mes es un horizonte
de planeación a corto plazo, también conocido como planeación operativa. Ver figura
22.
Inventario y respuesta a las fluctuaciones de la demanda
Las personas que llevan un negocio siempre están atentas a lo que ocurre en la
economía. En una economía de expansión, con su correspondiente subida de
demanda, aumenta naturalmente el volumen de producción. A la inversa, reducen el
volumen de producción cuando una recesión en la economía conduce a una demanda
inferior. Si la demanda cae demasiado, puede que aquellos directivos que todavía
creen que es poco ventajoso dejar que los trabajadores y los equipos estén parados,
continúen produciendo con normalidad y los inventarios aumenten. Sin embargo, se
trata de una minoría. La línea de razonamiento que acabo de describir, también puede
ser correcta, (1) cuando los ajustes de producción no pueden competir con los
cambios de corto plazo en la economía o, (2) cuando una compañía ignora las
fluctuaciones de la demanda y procede de acuerdo con algún plan de producción pre-
determinado, basado en un sistema de producción especulativo.
En cualquier caso, (a menos que los contratistas estén equivocados o los productores
realicen una acción no apropiada) es importante entender que la teoría de las
Planeación estratégica
Planeación táctica
Hora Día Semana Mes Año Años
Planeación operativa
Figura 22. Horizonte de Planeación
Fuente: Shingo, 1987
56
fluctuaciones en la economía y los inventarios de productos terminados están
inversamente relacionados, lleva a una política de producción equivocada.
Una curva de flujo ilustra de una manera adecuada la relación entre suministro y
demanda. En la figura 1, aparecen los volúmenes en el eje Y, y las flechas en el eje X.
La línea P indica el suministro diario acumulado y la línea C la demanda diaria
acumulada. Por lo tanto tenemos para cada día , el volumen de stock
disponible. Una curva que demuestra las fluctuaciones en el stock se obtiene uniendo
horizontalmente los volúmenes diarios de los inventarios. El valor estadístico
correspondiente a tres veces la desviación típica (3σ) se calcula a partir del valor
medio de la curva S y después la desviación típica (Figura 1).
Si el valor medio de stock es Sm = 600 piezas y el valor 3σ (3 desviaciones
estándares por encima y debajo de la media Sn) es 250 piezas, entonces 600-
250=350 (So). Por lo tanto 350 piezas construyen un stock sin sentido. En otras
palabras, si un stock sirve como protección contra las fluctuaciones en el suministro
y la demanda, la estadística nos demuestra que un inventario de 3σ tendrá un efecto
protector con una seguridad de un 99,73 por ciento.
Por lo tanto, desde el punto de vista de la demanda, el suministro no puede satisfacer
la demanda cuando no es capaz de responder si ésta sube bruscamente. Sin embargo,
el inventario puede servir como amortiguador y mantener la demanda satisfecha. Por
eso, cuando hay una caída fuerte en la demanda, los inventarios aumentan.
Por otro lado desde el punto de vista de los suministros, el stock actúa como
amortiguador y evita interrupciones en dos casos: (1) cuando la capacidad de
suministro es relativamente baja, por causa de una inadecuada planificación o
57
ejecución de la respuesta a los aumentos de la demanda, y (2) cuando la capacidad de
suministro baja por culpa de fallos de maquinaria, defectos de producto o ausencias
de trabajadores.
Por lo tanto puesto que 250 piezas (el valor total de 3σ) es la cantidad apropiada para
realizar la función protectora, el excedente del inventario actual puede considerarse
stock despilfarrado.
Tal como demuestra el Figura 2, la inclinación la inclinación de la curva de flujo es,
sin embargo, proporcional a las cantidades diarias de suministro y demanda. Cuando
las cantidades son aproximadamente constantes, las curvas de suministro (Pe) y
demanda (Ce) van paralelamente. En otras palabras, la diferencia entre Pe y Ce se
indicará por líneas paralelas cuando las cantidades de suministro siguen finalmente
las fluctuaciones de la demanda. En este caso, 3σ=0 y el stock protector puede
también bajar a cero. Por otro lado, un aumento en las inclinaciones de las cantidades
de suministro (Ph) y las cantidades de demanda (Ch) significa que ambas cantidades
han aumentado. También en este caso, si el suministro sigue con precisión las
fluctuaciones de la demanda, las dos curvas estarán representadas por líneas
paralelas. Otra vez será 3σ igual a cero, y los stocks no serán necesarios. Los
inventarios, por lo tanto, no los determinará la magnitud del suministro y la demanda,
sino las disparidades en la capacidad de responder a las fluctuaciones del suministro
y la demanda. En este caso, aunque las oscilaciones en la economía hacen que
auméntela demanda, el inventario no será necesario siempre que el suministro siga de
cerca a la demanda. Cuando también la demanda decrece, los stocks pueden
permanecer en ceros el suministro se ajusta consistentemente. Por lo tanto, tenemos
58
un problema porque las disparidades en la habilidad para tratar el suministro y la
demanda hacen necesarios el efecto el efecto amortiguador del inventario y no por
causa de los cambios en el suministro y la demanda . Aunque la demanda subiera no
habría necesidad de un stock, siempre que la respuesta fuera en verdad inmediata.
Desde esta perspectiva, está clero que las tendencias económicas y las fluctuaciones
de los inventarios no están íntimamente relacionadas, (como creen erróneamente
algunos fabricantes). Esto explica también por qué los sistemas de fabricación
flexibles tienen tanto éxito y son de tan alta estima. (Shingo, 1987)
4.3 Marco conceptual
4.3.1 Definición de S&OP (Sales and operations planning)
“ roceso para desarrollar lanes Tácticos que provean a la Gerencia la
habilidad para dirigir Estratégicamente su negocio y así lograr ventajas competitivas
sostenibles por medio de integrar planes de mercadeo y planes de producto & Servicio
nuevos y existentes, enfocados en el cliente con la Gestión de la adena de Abastecimiento”
GJohn F Proud en MasterScheduling:a PracticalGuide tocompetitive Manufacturing.
A continuación se explica PVO/S&OP desde la mirada de Carlos Castro y Juan
Sebastian Montoya en el artículo curso de planeación de ventas y operaciones (pvo/s&op):
disminuyendo la brecha entre teoría y práctica en ingeniería de producción.
59
El término PVO/S&OP se utiliza para definir un proceso de toma de decisiones que
trata de balancear la demanda y el suministro de manera agregada, es decir por
familias de productos. El proceso es de corte ejecutivo, pero requiere de subprocesos
de índole operacional que son fundamentales para lograr los objetivos y obtener los
beneficios que este proceso ofrece. La Figura 23 muestra el proceso PVO/ S&OP
Propuesto por Tomas Wallace, uno de los pioneros en el desarrollo y la
implementación de este tipo de proceso a nivel mundial (Wallace & Stah 2006).
En términos más específicos, con este proceso se busca que las empresas traten de
balancear la demanda con el suministro a través de varias etapas en donde los departamentos de
mercadeo, finanzas y operaciones están involucrados. El resultado de este proceso son planes
consensuados que establecen cómo se responderá a los requerimientos de los clientes (Lapide
2004). La figura 24 muestra de forma específica el proceso PVO/S&OP. (Citado por Castro y
Montoya)
Figura 23. Proceso PVO/S&OP Genérico.
Fuente: Adaptado de Wallace & Stoh 2006
60
Como se observa en la Figura 23, el proceso cuenta con 3 etapas que se pueden
denominar operacionales y 2 etapas ejecutivas. Las etapas operacionales son en
donde se realizan los procesos de planeación de demanda y planeación del
suministro. En ellos juegan un papel fundamental la modelación tanto perceptiva
como descriptiva, para tomar decisiones intermedias y obtener así las salidas
requeridas que servirán como entradas a las siguientes etapas del proceso, tal como
se muestra en la Figura 24. Tanto las salidas como los modelos obtenidos en estas
etapas iniciales son los que se utilizan en las etapas estratégicas para resolución de
conflictos (modelos de tipo qué pasaría si…) y en el proceso de toma de decisiones
final.
En el proceso intervienen tres áreas principales: el área de mercadeo y ventas,
responsable del proceso de planeación de demanda (el qué), el área de operaciones
Figura 24. Proceso PVO/S&OP Especifico.
Fuente: Adaptado de Lapide 2004, por Castro y Montoya
61
responsable del proceso de planeación del suministro (el cómo) y el área financiera
(el con qué) que actúa de forma transversal dentro del proceso PVO/S&OP. De esta
manera, en el proceso se logra evidenciar las entradas, procesos y salidas requeridas
en cada etapa, las interrelaciones entre las etapas que lo componen, los responsables
y los efectos que las diferentes decisiones que se tomen tienen sobre el plan de
negocios. Por todo lo anterior, la planeación de ventas y operaciones es un proceso
que se realiza actualmente en casi cualquier industria y que es ideal para explicar
cómo se aplican y relacionan los varios temas, conceptos y técnicas estudiados en el
currículo de la carrera, lo cual a la larga permitirá disminuir la brecha existente entre
teoría y práctica”. (Vergara y Gaviria 2009). (Citado por Castro y Montoya)
4.3.2 Definición IBP (Integrated Business Planning)
Según la publicación del pasado mes de febrero de 2016 por Hanna Hamburger,
Andrew Soss, and Carl Foss en the Hackett Group se define IBP como:
El proceso de vinculación, y objetivos financieros estratégicos, operativos y planes
para mejorar el rendimiento general de la empresa. Es un proceso de toma de
decisiones estratégicas y de colaboración que evalúa las implicaciones comerciales y
financieras de diferentes escenarios de la cadena de suministro para equilibrar la
oferta y la demanda incluyendo la alineación con el plan anual operativo y los
presupuestos. El éxito depende de la participación y el aporte de todos los actores de
la organización, incluyendo la cadena de suministro, finanzas, ventas y
comercialización, así como las aportaciones de los clientes. IBP en última instancia,
proporciona un marco con una cadencia regular (por lo general, mensual) para las
empresas evaluar de manera rutinaria y mejorar continuamente su proceso de toma
62
de decisiones para hacer frente a cuestiones estratégicas, operativas, tácticas y
financieras fundamental para el éxito general de la organización. Ver Figura 25.
4.3.3 Beneficios de la planificación de negocios integrada (IBP)
Cuando se implementa de manera efectiva, el IBP puede proporcionar una gran
cantidad de beneficios, incluyendo el crecimiento de soporte de ventas, reducción de
costos para servir, y las mejoras en el capital de trabajo. Los beneficios comunes
incluyen un mejor trabajo en equipo y la colaboración en toda la organización, el
aumento de la propiedad y la rendición de cuentas, la mejora de los niveles de
servicio y satisfacción del cliente, la toma de decisiones más eficiente. En
conclusión, el IBP impulsa mejoras tanto en ingresos como en utilidad (top and
bottom line)
Para Kotler Philip, Cámara, Grande y Cruz, autores del libro "Dirección de
Marketing", la demanda es "el deseo que se tiene de un determinado producto pero que está
respaldado por una capacidad de pago".
Figura 25. Strategic planning
Fuente: Hanna Hamburger, Andrew Soss, and Carl Foss en the Hackett Group
63
Según Laura Fisher y Jorge Espejo, autores del libro "Mercadotecnia", la demanda
se refiere a "las cantidades de un producto que los consumidores están dispuestos a comprar a
los posibles precios del mercado".
El Diccionario de Marketing, de Cultural S.A., define la demanda como "el valor
global que expresa la intención de compra de una colectividad. La curva de demanda indica las
cantidades de un cierto producto que los individuos o la sociedad están dispuestos a comprar en
función de su precio y sus rentas".
Simón Andrade, autor del libro "Diccionario de Economía", proporciona la siguiente
definición de demanda: "Es la cantidad de bienes o servicios que el comprador o consumidor
está dispuesto a adquirir a un precio dado y en un lugar establecido, con cuyo uso pueda
satisfacer parcial o totalmente sus necesidades particulares o pueda tener acceso a su utilidad
intrínseca".
Gregory Mankiw, autor del libro "Principios de Economía", define la demanda como
"la cantidad de un bien que los compradores quieren y pueden comprar".
La Cadena de Suministro es el conjunto de organizaciones e individuos involucrados
en el flujo de productos, servicios, dinero y la información relacionada, desde su origen
(proveedores) hasta el consumidor final. Se trata de un modelo conceptual que integra todos los
procesos logísticos ligados a proveedores, plantas de manufactura, centros de almacenamiento,
distribuidores y detallistas con el objeto de que los bienes sean producidos y distribuidos en las
cantidades adecuadas, en los lugares y en tiempos correctos, con rentabilidad para todas las
entidades involucradas y cumpliendo con los niveles de servicio requeridos para satisfacer al
consumidor final.
64
De acuerdo al manual de consulta forecasting de la Price Water House Coopers, el
forecasting consiste en “la estimación y el análisis de la demanda futura para un producto en
particular, componente o servicio, utilizando inputs como ratios históricos de venta,
estimaciones de marketing e información promocional, a través de diferentes técnicas de
previsión”.
Acorde a lo anterior, “el forecasting es la predicción de la demanda dirigida a hacer
efectiva la comunicación y conexión en la cadena de suministro, dando orden a los recursos
técnicos humanos y financieros haciendo énfasis en la efectividad futura de compras,
producción, transporte, almacén y ventas”.
Para Ronald Ballou. “La logística es todo y almacenamiento que facilite el flujo de
productos desde el punto de compra de los materiales hasta el punto de consumo, así como los
flujos de información que se ponen en marcha, con el fin de dar al consumidor el nivel de
servicio adecuado a un costo razonable”.
Douglas Lambert. “La define como la parte de la gestión de la SCM que planifica,
implementa y controla el flujo eficiente y efectivo de materiales y el almacenamiento de
productos, así como la información asociada desde el punto de origen hasta el consumo, con el
objeto de satisfacer a los clientes”.
Edward Frazelle dice que “La logística es el flujo de información, materiales y
dinero entre los consumidores y los proveedores”.
Donald Bowersox dice que “La logística se refiere a la responsabilidad de diseñar, y
administrar sistemas de control de movimiento y posicionamiento geográfico de materias
primas, producto en proceso y producto terminado al mínimo costo total”.
65
Según Council of Supply Chain of Management Professionals, CSCMP
(anteriormente conocido como Council of Logistics Management, CLM), "La Logística es
aquella parte de la gestión de la Cadena de Abastecimientos que planifica, implementa y
controla el flujo -hacia atrás y adelante- y el almacenamiento eficaz y eficiente de los bienes,
servicios e información relacionada desde el punto de origen al punto de consumo con el
objetivo de satisfacer los requerimientos de los consumidores." Esta definición, incluye los
flujos en ambos sentidos, hacia adelante y hacia atrás.
4.3.4 El síndrome de fin de mes
Es un fenómeno muy común, se caracteriza por un aumento considerable de las actividades al
final de cada mes. La mayoría de las veces se refleja en ventas, la presión que existe para cumplir
el presupuesto, del cual se generan las comisiones, hace que los vendedores incurran en
esfuerzos enormes, acciones no productivas y posiblemente corruptas para cerrar el mes
satisfactoriamente. Por ejemplo: a fin de mes se autoriza el incremento de los descuentos para
tentar a los clientes, pero si los clientes no trasladan ese descuento a los consumidores finales, lo
único que se ha logrado es que no nos vuelven a comprar durante un tiempo más largo. La venta
en unidades es la misma, pero con menos margen. Algunos clientes aprenden a manejar este
ciclo a su favor y solo compran cuando se aproxima el fin de mes.
Además se hacen ventas ficticias para cumplir con el presupuesto, y los primeros días
del próximo mes hay que extender las notas de crédito correspondientes.
En compras hay casos en que impiden la entrada de materiales para que el corte de
inventario a fin de mes sea más bajo. Para lograr esto, es necesario pagarles a los transportistas
para que mantengan el producto en los camiones hasta que se cierre el período.
66
En el piso de producción, mientras al inicio de mes todo se hace según el plan que
maximiza las medidas de eficiencia, a fin de mes la presión de ventas hace que las prioridades y
modos de operación se cambien continuamente para poder facturar. El cambio en las prioridades
hace que el tiempo promedio se alargue, la productividad se deteriore y lo propio con el ciclo de
recuperación de cartera.
El término de los pronósticos que se conocen hoy, es probable que el trabajo pionero
sea el libro de R.G. Brown (1962), que sigue siendo una referencia útil. También Box y Jenkins
(1976) hicieron una contribución sustancial, trasladando los pronósticos a un nuevo territorio.
Pero más que ninguna persona, la computadora ha marcado el mayor cambio en los pronósticos
y esos paquetes elaborados de bajo costo y de uso sencillo han puesto los pronósticos a la
disposición de todos. (Sipper & Robert, 2005)
John E. Hanke y Dean W. Wichern proponen en su libro Pronósticos en los negocios
que “los pronósticos convencionales dependen de datos históricos para desarrollar un modelo y
utilizarlo para proyectar variables en el tiempo. Pero es implacable hacer un buen juicio
administrativo con ayuda de técnicas cuantitativas para el desarrollo de buenos pronósticos”.
Algunas de las técnicas nombradas son:
“La descomposición de una serie de tiempo, el análisis de regresión (el cual requiere
criterio y un análisis estadístico). La regresión de los datos de series de tiempo es común en las
organizaciones que dan seguimiento a medidas importantes de desempeño de manera semanal,
mensual o trimestral” (Hanke & Wichern, 2009).
El concepto de cadena de suministro aparece desde Forrester cuando este explicó que
“el éxito de las empresas obedecía a una buena comunicación entre el flujo de información,
materiales, pedidos, dinero, mano de obra y equipos” (Forrester, 1961).
67
Uno de los principales investigadores en Colombia sobre el tema de pronósticos es el
Dr. Luis Alberto Mora Gutiérrez, quien retoma la clasificación de los métodos de predicción en
tres categorías:
1. Plano subjetivo: están los pronósticos intuitivos con experiencia en el manejo de
demanda. Aunque en ocasiones pueden ser acertadas, no mantienen un procedimiento formal ni
científico y la probabilidad de error es alta, por lo cual no es confiable.
2. Nivel cultural: incluye algunos métodos formales con buena fundamentación
matemática, como algunas que se usan en el sector eléctrico Colombiano, que se fundamentan
en lo intuitivo y otras que se aceptan tras largos años de ensayo y error. Por lo general no
tienen validez ni aplicación universal.
3. Método Científico: son métodos probados a nivel universal, de fundamentación
científica, que han sido experimentados y estudiados con profundidad a nivel mundial durante
décadas. (Citado por García F., Medina J, Serrano A, y Zuluaga P. 2011).
68
Capítulo 5. Metodología propuesta
Inicialmente se desarrolló una revisión de los diferentes avances que ha tenido el
desarrollo de metodologías para los procesos de planeación de la demanda y de esta manera
conocer los adelantos y recomendaciones de las diferentes fuentes encontradas, para esto se
consultaron bases de datos, redes sociales de profesionales (LinkedIn) en la materia, artículos de
conferencistas internacionales, empresas consultoras y de investigación como Garther y The
Hackett Group y la indagación del estado de los procesos dentro de la organización en otros
países.
5.1 Propuesta Metodología de Planeación de demanda.
El resultado de la propuesta metodología de planeación de la demanda que se
observara en la siguiente parte del trabajo como desarrollo y aporte a la investigación y caso de
estudio realizado por el autor de esta tesis, está basada en las etapas de madurez diseñadas por el
Dr Larry Lapide que explica en su publicación realizada en el año 2005 “Sales and Operations
Planning Part III: A Diagnostic Model”; The Journal Of Business Forecasting, (el Dr Lapide fue
director de gestión de la demanda en el centro MIT para transporte y logística). Dicha
metodología se desarrollara a través del proceso S&OP el cual fue elegido como proceso de
desarrollo del plan de demanda, La metodología pretende identificar el estado actual del proceso
en mención y conseguir la máxima madurez por medio del diseño en cuatro etapas (cada etapa
será un nivel de madurez) que se explicaran en este capítulo, así como sus habilitadores (ver
tabla 2) para el desarrollo de cada actividad necesaria para su ejecución; estos últimos
permitirán que al utilizarse de manera adecuada bajo los lineamientos y direccionamientos
recomendados en este trabajo, se obtenga a corto plazo llegar a una etapa de madurez II, y a
puertas de iniciar su etapa III. Como se podrá observar en el desarrollo de las etapas las etapas III
69
y IV, se requerirá de inversión en aplicaciones de software como soporte a los cálculos
estadísticos, y compromiso, respaldo y acompañamiento total de la dirección de la organización.
La metodología propuesta está enmarcada en la matriz diseñada (EO&IO), sin
embargo es de aclarar que lo que se pretende es obtener un nivel de madurez de la planeación de
la demanda en general y no solo del proceso seleccionado para operar (S&OP), este proceso si
bien es parte fundamental para el desarrollo de la propuesta está fuertemente utilizado en cada
una de las fases propuestas. Las fases corresponden a los diferentes pasos que deberían
realizasen en el desarrollo de cada etapa y a medida que se vaya avanzando etapa por etapa los
requerimientos y necesidades de cada fase serán de mayor rigurosidad y exigencia como se
puede apreciar en la tabla 2.
5.1.1. Matriz de fases y etapas EO&IO (Elemental, Operacional & Integrada, Optima).
La propuesta metodológica para el proceso de planeación de la demanda desarrollada
como objetivo general de este trabajo, se ve integrada en la matriz EO&IO elaborada por el Ing.
Edwin Estupiñan.
Esta matriz (ver tabla 2) la componen cuatro etapas, dividida en dos grupos, de ahí su
nombre:
Grupo I: Etapa I Elemental, Etapa II Operacional.
Grupo I: Etapa III Integrada, Etapa IV Optima.
La matriz está desarrollada en su componente vertical por las cuatro etapas, y su
componente horizontal por las fases, propósito, áreas involucradas y habilitadores necesarios en
cada etapa.
70
Etapas:
En cada una de las etapas se puede observar el propósito, áreas necesarias y
habilitadores para su desarrollo; así como las fases de demanda, operaciones, táctica, ejecutiva y
de comunicación. A continuación se explicara cada una de las etapas.
Etapa I Elemental: La etapa elemental o básica es el inicio de la propuesta
metodológica donde se pretende tener acercamiento a un proceso de planeación. Su propósito es
el iniciar un proceso colaborativo entre las áreas de operaciones, logística y comercial con
horizontes de planeación a corto plazo. En la tabla 2 podemos observar los requerimientos
mínimos necesarios en cada fase y los habilitadores requeridos para lograr su objetivo. En esta
etapa se debe iniciar reuniones con las áreas involucradas de manera esporádica y comunicación
continúa con el fin de establecer sinergias y cultura de planeación dentro de la organización.
Como resultado se debe obtener propuestas de planeación de demanda del siguiente mes, el cual
debe ser guía para el desarrollo de los procesos de distribución, presupuestos de ventas y
manufactura; si bien en esta etapa no tenemos la precisión requerida para el desarrollo óptimo de
la operación, si es necesario el inicio controlado e integrado para avanzar con las siguientes
etapas. El tiempo sugerido para el desarrollo de esta etapa e inicio de la siguiente es de 3 meses
posterior al inicio de la aplicación de la metodología propuesta.
Etapa II Operacional: En la etapa operacional, la organización ya debe tener
concientización sobre la importancia en la implementación de procesos robustos para el
desarrollo del negocio y toma de decisiones. Su propósito es utilizar los resultados obtenidos del
proceso de planeación de demanda como inputs oficiales en las fases operativas del negocio y
ampliación del horizonte de planeación de corto a mediano plazo (3 meses); en esta parte se
pretende involucrar en el proceso a las áreas de mercadeo y finanzas, adicional a las áreas
71
incluidas en la etapa I, los requerimientos mínimos necesarios en cada fase, y los habilitadores
requeridos para esta etapa son de mayor rigurosidad para lograr su objetivo. En esta instancia las
reuniones con las áreas involucradas deben ser permanentes y mantener la comunicación
continúa, incrementado cultura de planeación dentro de la organización.
Como resultado se debe obtener propuestas de planeación de demanda del siguiente
mes el cual debe ser guía para el desarrollo de los procesos de manufactura, distribución,
presupuestos de ventas, seguimientos de las actividades realizadas por el área de mercadeo e
input para realización de escenarios por el área financiera. En este nivel, la precisión de la
planeación de demanda, contribuirá a los resultados de negocio en mejora de indicadores como
el nivel de servicio, ocupación física del sistema (niveles de inventario) y disminución del error
del pronóstico vs las ventas reales.
La Etapa I y Etapa II corresponden al grupo I de la matriz expuesta en la tabla 2, y la
el grupo II integra la Etapa II y IV, que se explicarán a continuación.
Etapa III Integrada: El desarrollo de esta etapa se puede iniciar en una compañía que
haya realizado su proceso funcional de planeación de demanda bajo el ciclo S&OP propuesto en
la figura 26, y el desarrollo de etapa II en todos sus fases con permanencia operativa bajo estos
estándares mínimo en 3 periodos consecutivos. En esta etapa ya existiría una cultura de
planeación y concientización de proceso en todas las áreas; su urgencia de operar bajo un modelo
de planeación definido contribuirá en el desarrollo y cumplimiento de los objetivos del negocio
aportando de manera significativa en la toma de decisiones a nivel táctico y estratégico. Su
propósito es el involucramiento total en los planes financieros y operativos del negocio,
mantener los horizontes de planeación a mediano plazo y utilizar los resultados obtenidos del
proceso de planeación de demanda como inputs oficiales en las fases operativas, comerciales y
72
financieras del negocio. En esta etapa ya existe involucramiento de todas las áreas necesarias
para el desarrollo del proceso. Se inicia con acercamientos formales en los comités ejecutivos de
la organización con el fin de presentar los planes de demanda para su aprobación. Los
requerimientos en cada fase continúan siendo cada vez más exigentes; en la parte de
habilitadores, será necesario para continuar en esta etapa, obtener por parte de la empresa
inversión en software y capacitación funcional en el mismo. Para soportar el análisis y cálculos
estadísticos bajo modelamiento avanzado en técnicas y aplicaciones de pronósticos los informes
de negocio deberán contener información relevante como aporte en las reuniones realizadas
durante cada fase y la intervención de todas las áreas como aporte en la construcción del plan de
demanda debe estar establecido en cada una de las etapas del proceso. Como resultado se debe
obtener propuestas de planeación de demanda robusta. Al igual que en la etapa II, debe ser guía
para el desarrollo de los procesos de manufactura, distribución, comerciales y financieros con
mayor precisión y aportes direccionados a cada área según corresponda, en este nivel la
compañía solo debe estar tomando un único plan de demanda como resultado de este proceso y
su alineación debe ser de manera trasversal en la operación.
Etapa IV Óptima: La Etapa número IV denominada como Óptima, corresponde a la
última de la propuesta realizada en este trabajo. Su nombre se dio dado que se entiende por
óptimo según el diccionario de la lengua española como todo aquello que es “sumamente bueno,
que no puede ser mejor”. Esta etapa seria el ultimo nivel de madurez de la metodología
propuesta; a estas alturas los niveles de conciencia y cultura de planeación en la organización ya
deben venir direccionados de los niveles directivos locales y regionales si así corresponde.
Algunos autores que han estudiado el tema llegan a afirmar que es un nivel muy difícil de ser
conseguido en cualquier empresa dado que necesita la integralidad y la ejecución perfecta en
73
todas sus fases. Por otro lado en esta etapa los habilitadores deben ser totalmente automatizados
y sofisticados, se debe contar con información de primera calidad, es decir, información histórica
interna y externa con un nivel de confiabilidad muy alto para su procesamiento, también debe
contar con información externa que le permita incluir en el proceso con input adicional a los
datos internos previamente construida. Dicha información permitirá analizar por ejemplo
tendencias macroeconómicas, políticas y de mercado denominadas variables extrínsecas o
variables externas.
El propósito a este nivel corresponde a la participación en los planes estratégicos,
tácticos y operativos del negocio con un horizonte de planeación a largo plazo (mayor a un año).
Los cálculos realizados por medio de los habilitadores incorporados tendrían mayor
precisión, el desarrollo y capacitación funcional del personar encargado de liderar esta fase del
proceso debe ser contemplado previo al inicio de esta etapa, la realización de foros y revisiones
con los comités directivos deben ser de carácter permanente y de obligatorio cumplimiento, no
deben existir procesos de planeación paralelo a este, es decir, el proceso de planeación de la
demanda obtenido en esta etapa debe ser el proceso rector de la organización en esta área, todas
las personas que integran este proceso debe tener el nivel de conocimiento y capacidad de
direccionamiento y toma de decisiones, los indicadores de desempeño en esta etapa deben ser
objetivos de negocio a nivel global en la organización y la comunicación de los planes generados
como resultado de procesos, deben ser la fuente de alimentación de todos los procesos operativos
(Manufactura, Distribución etc), tácticos (Promociones, innovaciones etc) y estratégicos (plan
anual de operaciones, inversiones, presupuestos etc).
Como se pudo apreciar anteriormente, se realizó una explicación un poco más
explícita de lo propuesto en la tabla 2 como matriz de fases y etapas para el desarrollo
74
metodológico de planeación de la demanda bajo el proceso S&OP, del cual también se realiza
una propuesta de realización bajo las diferentes fases sugeridas en la figura 26.
75
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Tabla 2. Matriz de fases y etapas EO&IO para el desarrollo de la metodología bajo el proceso S&OP
76
Como se pudo observar anteriormente en la matriz EO&IO (Tabla 2), se realiza una
propuesta metodológica para el desarrollo de la planeación de la demanda con lineamientos
claros y objetivos propuestos en función del alcance que tenga la empresa. Evidentemente, se
puede definir el desarrollo y evolución de dicho planteamiento como un proceso de gestión
liderado por el área de planeación de la demanda, la gerencia de la cadena de suministro o el área
que la organización determine como responsable. Sin embargo, es muy relevante establecer
variables bien definidas que contemplen el desarrollo de la metodología permitiendo
identificarlas de manera clara dimensionado las oportunidades de mejora o riesgo que impacten
de manera notable los resultados del negocio.
A continuación se relacionarán dichos aspectos y su nivel de participación e
implicación en el proceso, entendiendo que la misma atraviesa la organización en su desarrollo y
operación:
Resultado del pronóstico: Se considera relevante que los pronósticos de demanda
estén dentro de los estándares de error para su aceptación y ejecución dado que su afectación es
directamente penaliza en disminución en ventas por agotados o costos adicionales a la operación
por altos niveles de inventario.
Nivel de Servicio: Es un aspecto fundamental por el cual toda organización
trabaja día a día en procesos de mejora, adicional a los impactos por incurrir con costos de
oportunidad al tener bajo nivel de servicio la percepción de los clientes influyen de manera
notable en los crecimientos de las industrias, credibilidad y reconocimiento de cualquier
organización, es muy importante por parte del proceso de planeación tener un conocimiento
común entre la demanda que podrá satisfacer y las capacidades del sistema.
77
Flujo de Efectivo y Capital de trabajo: Las variables financieras son notablemente
relevantes cuando el negocio depende de la salud financiera del mismo, por parte de planeación
de demanda la responsabilidad principal está en determinar los niveles de inventarios necesarios
para satisfacer el cliente sin incurrir con costos adicionales y afectaciones al área financiera.
Ingresos: Cuando hablamos de ingresos entendemos que son todos los flujos de
efectivo con los cuales la compañía se sostiene, apalanca y capitaliza la operación, de manera
que fortalece su musculo financiero, por tal motivo reducir la venta perdida por faltante de
mercancía bajo una responsabilidad directa del pronóstico y permitir reasignación de inversiones
por incrementales obtenidos, son parte de la responsabilidad financiera que contiene la
metodología.
Rentabilidad: considerada como la combinación de los incrementos de ingresos y
disminución de gastos minimizando las ineficiencias de la operación por una ineficiente
planeación.
Control: Al establecer una metodología que establezca claramente un cuadro de
control de desempeño se establecerán visiblemente mediciones de resultados de negocio.
Compromiso: Es una de las variables más relevantes dado que como se mencionó
anteriormente la planeación de la demanda más allá del modelamiento estadístico que requiere,
necesita el compromiso de la dirección y las áreas que se determinan como actores
fundamentales en el desarrollo de los ciclos del proceso.
Optimización: El mejoramiento continuo de cualquier proceso tiene inmerso la
función de optimización, en esta oportunidad esta optimización se podrá determinar claramente
evaluando y clasificando el proceso por medio de la matriz de maduración previamente
establecida.
78
Visibilidad: La función natural de un pronóstico es dar visibilidad de los
acontecimiento futuros de las variables que se estén estudiando, poder ampliar de manera
sostenida los horizontes de planeación permitirán que las organización tenga una perfectiva
futura del desarrollo del negocio aportando de esta manera como apoyo efectivo en la toma de
decisiones para corregir o capitalizar oportunidades que estén en el mercado.
79
Capítulo 6. Aplicación Caso de estudio
El caso de estudio fue realizado con información real de la empresa de alimentos, a
lo largo del desarrollo del caso podremos comprender de una manera clara la función y
desarrollo de cada fase mencionada en el capítulo anterior en la Matriz EO&IO correspondiente
al desarrollo de la metodología propuesta. Adicional al desarrollo y explicación de las fases del
proceso S&OP en este capítulo también tendremos la definiciones de roles y responsabilidades
de las áreas y personas que intervienen en el proceso y los resultados del estudio realizado a los
diferentes líderes del proceso de planeación de la demanda de la empresa de Alimentos en
Centro y Latinoamérica,
6.1 Fases desarrollo del proceso S&OP
A continuación se relacionan las fases del ciclo metodológico para para la realización del
proceso de planeación de la demanda por medio del proceso S&OP basados en la metodología
propuesta en el numeral 5,4 y 5,5 del presente trabajo; de la misma manera se ilustra el caso de
estudio realizado en una empresa de alimentos contemplando una madurez de Etapa II con
soportes suficientes para dar inicio a la ejecución de la etapa III.
Figura 26. Fases desarrollo S&OP
Fuente: empresa de alimentos
80
6.1.1 Preparación y depuración de información (Fase I):
Esta actividad se lleva acabo con el uso de la herramienta Excel, donde se recopila la
información histórica de la demanda de los productos a proyectar, se analiza y clasifica la
información, además se depura, es decir se filtra la data que corresponde a situaciones que
ocurrieron en el pasado y no se repetirán. En el caso de eventos que si se volverán a tener en
cuenta en el futuro pero no en el mismo periodo de tiempo, se deben recalendarizar de tal manera
que impacten al generar el modelo donde realmente se verán reflejadas.
Los parámetros que se incluyen en esta depuración pueden ser mercancías
racionalizadas del portafolio, es decir, que ya no se están vendiendo. Ya sea porque fueron
productos que se crearon para una temporada en especial o que no lograron los resultados
esperados por la compañía y que por dicho desempeño se tomó la decisión de no producirlos ni
venderlos más. También se incluyen las promociones y/o actividades de impulso, movimientos
en los precios y demás variables que puedan causar el no tener una base de datos óptima para la
generación del pronóstico.
Responsables: Planeador de Demanda.
Tabla 3. Modelo Ejecución Pronóstico
Fuente: Ing. Edwin Estupiñan
81
6.1.2 Generación y selección de escenarios para pronóstico (Fase I):
Como primera instancia para la selección del pronóstico a realizar en esta parte del
proceso se realiza una exploración de patrones de datos con la técnica de análisis de
autocorrelación con el propósito de determinar si los datos históricos que se pretenden utilizar
incluyen componentes como tendencia y estacionalidad, como se puede ver en la el cuadro
Los resultados obtenidos nos permiten afirmar que existe una Autocorrelación
positiva para el retraso 1. La correlación del periodo de ventas Yt y Yt-1 o la autocorrelación
para el retraso de 1 es 0,44 indicando de esta manera que las ventas promedio día mes sucesivas
están correlacionadas de algún modo unas con otras.
Por otro lado se realizó un diagrama de dispersión Figura 27 que de la misma manera
nos permite concluir que la correlación de retraso 1 realizada anteriormente será positiva.
Periodo Y t Y t-1 (Y t - Ȳ) (Y t-1 - Ȳ) (Y t - Ȳ)2 (Y t - Ȳ) (Yt-1 - Ȳ)
ENE, 2014 85 0 -40 0 1.605 0
FEB, 2014 108 85 -17 -40 282 673
MAR, 2014 111 108 -14 -17 195 235
ABR, 2014 117 111 -8 -14 70 116
MAY, 2014 123 117 -3 -8 7 22
JUN, 2014 113 123 -12 -3 150 33
JUL, 2014 126 113 0 -12 0 -4
AGO, 2014 145 126 20 0 390 7
SEP, 2014 135 145 10 20 91 188
OCT, 2014 136 135 11 10 125 107
NOV, 2014 101 136 -24 11 573 -268
DIC, 2014 80 101 -45 -24 2.002 1.071
ENE, 2015 112 80 -13 -45 164 574
FEB, 2015 117 112 -8 -13 68 106
MAR, 2015 138 117 13 -8 159 -104
ABR, 2015 113 138 -12 13 141 -150
MAY, 2015 141 113 16 -12 249 -187
JUN, 2015 116 141 -9 16 86 -146
JUL, 2015 142 116 17 -9 298 -160
AGO, 2015 155 142 30 17 878 511
SEP, 2015 165 155 40 30 1.572 1.175
OCT, 2015 129 165 4 40 16 158
NOV, 2015 95 129 -30 4 903 -120
DIC, 2015 70 95 -55 -30 3.072 1.666
ENE, 2016 111 70 -14 -55 189 763
FEB, 2016 153 111 28 -14 775 -383
MAR, 2016 147 153 21 28 456 594
ABR, 2016 139 147 14 21 196 299
MAY, 2016 140 139 15 14 226 211
JUN, 2016 122 140 -3 15 10 -49
JUL, 2016 143 122 18 -3 332 -59
AGO, 2016 176 143 51 18 2.622 934
∑ 4.007 17.903 7.812
rk 0,44
n
∑ k = 0,1,2….
t=k+1
donde:
rk =
Ȳ = Media de los valores de la serie
Yt = Observacion en el periodo t
Yt-k = Observacion en k periodos anteriores
o durante un periodo t - k
(Yt - Ȳ) (Yt-k - Ȳ)
r k=
∑ (Yt - Ȳ)2
n
t-1
Coeficiente de autocorrelación para
un retraso de k periodos
Tabla 4.
Datos con la técnica de análisis de autocorrelación.
Fuente: Ing. Edwin Estupiñan
82
Otro aspecto fundamental para considerar en la elección del modelo de pronóstico a
elegir es el resultado en la medición de precisión del pronóstico el cual para efectos del modelo y
diseño planteado en la elaboración se realiza por medio del MAPE.
Luego de obtener la información depurada y los análisis de datos correspondientes,
se debe proceder a generar el pronóstico correspondiente plasmando la información en una
plantilla predefinida de Excel, la cual al alimentar la información histórica genera la propuesta
de forecast para el periodo de tiempo a analizar. Dicha plantilla está diseñada bajo parámetros
del modelo estadístico Holt Winters, este modelo es uno de los más utilizados puesto que
contempla componentes de nivel base, estacionalidad y tendencia. Factores que se alinean con el
tipo de desempeño de los productos a pronosticar, debido a que se evaluaran dependiendo su
comportamiento histórico de ventas. Ver figura 28.
Figura 27.Diagrama de dispersión de datos de ventas
Fuente: Ing. Edwin Estupiñan
Figura 28. Gráfico histórico ventas.
Fuente: Ing. Edwin Estupiñan
83
Los principales factores involucrados en el modelo son: la tendencia;
comportamiento que refleja a largo plazo los posibles crecimientos o decrecimientos del
producto a analizar. Estacionalidad; patrón de cambio que tiene repeticiones en la línea de
tiempo trazada en los mismos periodos, es decir que se repiten continuamente, ejemplo
temporada navideña. El nivel base; como punto de partida del pronóstico el cual no se ve
influenciado por ningún tipo de irregularidad. A continuación se detallará los pasos utilizados
para la elaboración del modelo bajo el manejo de Excel como herramienta de cálculo:
Pronostico = (Nivel base + Tendencia)*Factor estacional
o Calcular los valores de arranque para L0 (Nivel Base) y T0 (Tendencia Base)
o Como primer paso procedemos a desestacionalizar la demanda (convertir la
demanda histórica en demanda sin fluctuaciones de estacionalidad):
o Hallar la periodicidad p (Es el # de periodos que pasan para cumplirse un ciclo
estacional).
o Con el fin de hallar L0 (Nivel Base) y T0 (Tendencia Base) utilizando Excel se
puede hacer de dos formas: Aplicar Regresión (Excel/Datos/Análisis de datos/regresión) a los
valores de demanda desestacionalizada y número de períodos
Seleccionar Y: Rango de Demanda Desestacionalizada
Seleccionar X: Rango del Número de periodos
84
Con el resultado de los datos de la regresión lineal calculada, obtenemos L0 como el
coeficiente de intercepción y T0 como el coeficiente de la variable X1.
o Otra manera de hallar estos dos valores de manera directa es utilizando la
formula, INTERSECCION.EJE para calcular L0 y PENDIENTE para calcular T0.
o Hallar los Factores estacionales para cada período
o Factor estacional (St) =Demanda (t)/Demanda desestacionalizada.
o Hallar los factores estacionales para cada ciclo estacional, Periodicidad (p).
o Para cada período se halla un Factor estacional Promedio
o Por ultimo procedemos a utilizar el algoritmo del Modelo Winter’s para
hallar los valores de Lt, Tt y St, y aplicar la fórmula del pronóstico.
Ŷ t+1= (Lt + Tt) * St+1
Lt+1 = α(Yt+1/ St+1) + (1-α) (Lt+Tt)
Tt+1 = β(Lt+1–Lt) + (1-β) Tt
St+p+1= γ (Yt+1/ Lt+1) + (1-γ) St+1
Dónde:
Ŷ: Pronóstico Y: Demanda
L: Nivel base α: Constante de suavización de Nivel base (valor de 0 a 1)
T: Tendencia β: Constante de suavización (valor de 0 a 1)
S: Estacionalidad γ: Constante de suavización (valor de 0 a 1)
Para realizar el cálculo de los pronóstico de los periodos futuros aplicamos la
siguiente fórmula
Ŷ t+1=(Lt+Tt)St +1 y Ŷ t+n = (Lt+nTt) St+n
85
Para realizar la asignación de los valores a las Constante de suavización α, β y γ se
realiza por medio de un componente de Excel llamado solver el cual nos permite la asignación de
manera optimizada minimizando el error cuadrado medio en función de las restricciones
correspondientes a los valores que podrían tomar las Constante de suavización anteriormente
mencionados.
Los resultados del pronóstico obtenido con base en los pasos anteriormente
mencionados se identifican en la tabla 5.
Responsables: Planeador de Demanda.
Tabla 5.
Gráfico histórico ventas.
Fuente: Ing. Edwin Estupiñan
86
6.1.3 Reunión de Operaciones (Fase II):
Con base en el pronóstico generado previamente, se revisa con el área de planeación
de producción las posibles restricciones que se puedan presentar para cada una de las líneas de
fabricación. Validando los volúmenes pronosticados vs la capacidad real de producción; además
se revisan factores como: Materia Prima, empaque y otros que pueden influir en el no
cumplimiento del forecast en su totalidad.
Esto con el fin de identificar los posibles Gaps en toda la cadena de suministro,
proponer escenarios alternativos para suplir la dificultad identificada, y hacerlos conocer a los
integrantes del foro de Demanda, esta revisión se realiza en toneladas ya que es la unidad de
medición con la que se calculan los temas concernientes a producción. Ver tabla 6.
Responsables: Planeador de Demanda –
Planeador de producción.
6.1.4 Reunión de Demanda (Fase III):
Luego de ejecutar el modelo estadístico y validar las posibles restricciones, se
procede a la presentación del horizonte generado al equipo asistente al foro de demanda, con el
fin de consensar una propuesta de forecast que tenga los inputs de todas las áreas involucradas en
el proceso y revisar los escenarios desde diferentes puntos de vista.
Familia / Cat.: 14.9%
Canal:
22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34Dias 25 26 24 25 25 24 25 24 26 22 27 24 26
Mes SEP, 2015 OCT, 2015 NOV, 2015 DIC, 2015 ENE, 2016 FEB, 2016 MAR, 2016 ABR, 2016 MAY, 2016 JUN, 2016 JUL, 2016 AGO, 2016 SEP, 2016 Tendencia RR Daily
CP YTD ENE, 2014 ABR, 2014 % Mix
TOTAL 74 72 71 72 82 75 72 79 71 80 77 78 77 0.93 1.19 100.0%
CORE 74 72 71 72 82 75 72 79 71 80 77 78 77 0.93 1.19 100.0%
Mini 22 20 19 17 22 22 22 22 20 21 21 21 21 0.93 1.21 32.3%
Pequeno 32 30 29 28 33 32 29 31 30 30 31 34 33 0.93 1.16 43.2%
Mediano 9 9 9 9 12 11 10 10 10 11 10 11 10 0.93 1.20 10.3%
Grande 10 10 12 14 12 9 10 13 10 15 12 12 11 0.93 1.19 12.4%
X-Grande 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 0.93 1.30 1.1%
Super Pack 1 1 1 2 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0.93 1.37 0.7%
Multipack
Otros
32
8
1
1
75
TOTAL
TOTAL OPERACION
24
INDEX ACUMULADO
9
75
Base Line
Daily Tons
Unidades real
SDV / Units
SDV / Kg
GR / Units
Tabla 6.
Escenarios de los forecast calculados.
Fuente: Ing. Edwin Estupiñan
87
Se aconseja para que la reunión tenga un mejor flujo comunicar con antelación un
pre work con la información pronosticada por el equipo de planeación para que los integrantes
puedan dar una revisión previa y preparar sus comentarios para discutirlos en la sesión.
Este ejercicio se realiza de manera detallada por Categoría y Producto debido a que
no todas tienen el mismo comportamiento estacional o de desempeño, es importante sensibilizar
al grupo de los riesgos y consecuencias de no asignar un pronóstico aterrizado. Adicional se
incorporan todos los Building Blocks presentados por cada área, se discute y se define el
incremental a asignar por iniciativa. Ver tabla 7.
Como mecanismo de seguimiento a los compromisos y decisiones tomadas en el foro
se sugiere diligenciar un acta con toda la información de la reunión. Ver figura 29.
Tabla 7.
Propuesta de forecast.
Fuente: Ing. Edwin Estupiñan
88
Responsables: Planeador de Demanda – Gerentes de Ventas- Gerente de Desarrollo de
mercado – Gerente de Finanzas – Gerente de Trade Marketing – Gerente de Mercadeo.
6.1.5 Reunión Táctica (Fase III)
Previo a la sesión Ejecutiva se revisa con el equipo asistente a la reunión de demanda
las propuestas para disminuir o cerrar totalmente los Gaps identificados en el foro anterior.
Adquiriendo el compromiso como equipo de ejecutar dichos planes y buscar los recursos
Figura 29. Acta de la reunión.
Fuente: Ing. Edwin Estupiñan
89
necesarios para los mismos, esto con el fin de alinearse a los objetivos de negocio planteados.
(Plan financiero de la compañía, crecimiento en ventas, participación de mercado…)
En los casos que no se logre determinar una estrategia que minimice los riesgos
identificados se procede a documentar el porqué de los mismos y se llevan para discusión al
siguiente nivel.
Responsables: Planeador de Demanda – Gerentes de Ventas - Gerente de Desarrollo de
mercado – Gerente de Finanzas – Gerente de Trade Marketing – Gerente de Mercadeo.
6.1.6 Reunión Ejecutiva (Fase IV)
En esta etapa del proceso se hace la presentación formal al comité gerencial o su
equivalente en la organización, del pronóstico trabajado en las sesiones anteriores. En esta parte
del ciclo es importante contar con un formato que resuma y muestre de manera ejecutiva los
indicadores más importantes para la medición del forecast; crecimiento vs. YAGO (Year Ago),
cumplimiento vs plan de compañía, resultado vs tendencia de venta y demas indicadores
necesarios para resaltar las oportunidades del negocio y que faciliten la aprobación del Forecast.
Figura 30. Cycle Consensus Forecast.
Fuente: Ing. Edwin Estupiñan
90
Como es la etapa de formalización del proceso es importante tener los soportes de las
revisiones realizadas, Building Blocks incorporados, actas de las juntas, riesgos definidos por el
equipo, actividades extras que necesitan aprobación de la inversión con el fin de generar un
crecimiento adicional. Ver tabla 8
Responsables: Planeador de Demanda – General Manager – Marketing Manager – Sales
Manager – Finance Manager - Supply Manager.
6.1.7 Cierre y Comunicación a todos los Niveles (Fase V)
Luego de obtener la aprobación en la reunión ejecutiva se procede a comunicar la
información a las áreas involucradas en el proceso, de este modo se asegura que todos tengan la
información actualizada y estén encaminados hacia el mismo objetivo. Es importante dejar
soportes de comunicación de la información, donde se evidencie fecha y valor final aprobado.
Ver tabla 9.
Consensus Month 2016 ($MM)
Growth : 1.7%
Base
Act.
On
go
ing
Cam
pañ
as y
Pro
mo
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N
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Co
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su
sT
ota
l
41.6% 0.6% 33.7% 15.3% 8.8%
719 10 583 265 152104,709102,978
Fuente: Edwin Estupiñan
Tabla 8.
Consensus
91
Se recomienda que se generen comunicaciones diferenciadas por área, de este modo
cada departamento recibirá únicamente la información necesaria para su labor. Ejemplo; para el
departamento de ventas se envía una plantilla que contenga la información por canal y categoría,
para las métricas de moneda local y Unidades.
Responsables: Planeador de Demanda.
6.1.8 Daily report tracker scorecard (Fase V)
Para el proceso es indispensable mantener una retroalimentación y seguimiento del
comportamiento real del pronóstico (ver tabla 9) cuando ya está cursando el mes, debido que se
pueden identificar oportunidades o Gaps que no se visualizaron en el proceso construcción del
forecast y de este modo ejecutar planes de acción que mantengan alineados los equipos al
objetivo.
Es de mucha ayuda que dicho seguimiento contenga múltiples formas de consulta, es
decir que cada área pueda encontrar en él, la parte que corresponde a su labor y hacer las
Tabla 9.
Pronóstico compañía en estudio
Fuente: Ing. Edwin Estupiñan
92
comparaciones necesarias que apoyen a la toma de decisiones a corto y largo plazo. Ejemplo:
Visualización de las ventas vs el Pronóstico, Producción vs. Ventas, Inventarios vs Forecast…
Los conceptos a tener en cuenta para facilitar la compresión del seguimiento son:
Inventario: se contempla como inventario en este caso a todas las mercancías
terminadas o listas para la venta que están almacenadas en los diferentes centros de distribución
o plantas, con la finalidad de atender una demanda futura de productos.
Transito: Mercancía que está en trayecto de Planta a Centro de distribución que
se convertirá en inventario de cada almacén.
Inventario Total: este concepto contempla la suma del Inventario + el Transito.
Cobertura: indica el número de dias que el inventario tiene para cubrir la
demanda o consumo promedio, en este caso está siendo medido vs el pronóstico promedio día.
(Inventario / Forecast día = Cobertura).
Capacidad Almacenamiento: Es el espacio de almacenamiento con el que
cuenta la sede normalmente medido en posiciones o pallets. Ver figura 31.
Figura 31. Daily report tracker scorecard.
Fuente: Ing. Edwin Estupiñan
93
Un correcto seguimiento aporta que al cerrar el ciclo del proceso los indicadores de
medición estén alineados con los target establecidos, también es importante que se genere la
actualización al menos de manera semanal de este modo se mantiene alineado al día a día de la
operación.
Responsables: Planeador de Demanda
6.1.9 Reuniones de alineación y seguimiento (Fase I – Fase V)
Con el fin de mantener una performance alienada a los objetivos del negocio, dentro
de la metodología se aconseja que se generen espacios de revisión y control de los resultados que
se presentan durante el desarrollo del proceso. Es importante que estos se efectúen al menos una
vez a la semana o en lo posible con la periodicidad con la que se comunica el informe de
seguimiento.
Se deben tener en cuenta los compromisos pactados en las anteriores etapas del
proceso, revisión del progreso de las iniciativas o Building Blocks establecidos, en caso de
identificar oportunidades de mejora proponer iniciativas de corrección a corto plazo y largo
plazo, que se sean aplicables en los siguientes periodos.
Adicional como soporte del proceso es importante generar un documento donde se
plasmen los planes de mejora, los responsables de la ejecución de los mismos y la agenda con la
que se desarrolló el foro.
Responsables: Planeador de Demanda – Gerentes de Ventas- Gerente de Desarrollo de
mercado – Gerente de Finanzas – Gerente de Trade Marketing – Gerente de Mercadeo.
94
6.1.10 Generación y comunicación de indicadores finales (Fase V):
Para cerrar el ciclo de la metodología propuesta de una manera efectiva se debe
realizar una medición de resultados, esto con la finalidad de saber explícitamente que tan cerca o
lejos de la realidad se ubicó el pronóstico generado.
Para la medición se sugiere generar los indicadores; MAPE (Mean Absolute
Percentage error), este indicador calcula el error porcentual absoluto medio, es decir nos indica
porcentualmente el tamaño del error o desviación del pronóstico vs la venta (Actual), para su
cálculo se usa la formula mostrada a continuación;
A continuación se relaciona un breve ejemplo para calcular el MAPE:
BIAS: considerado como el porcentaje de error del pronóstico, permite apreciar el
direccionamiento del mismo indicándolo de manera positiva o negativa, logrando de esta forma
identificar directamente si el pronóstico de demanda tiene impactos en la operación a niveles de
inventario o stocks Outs (Faltante de producto). Si el resultado de la medición es negativo, quiere
∑Abs(Forecast - Ventas)
X 100Ventas
Forecast Ventas Diferencia MAPE
112 101 11 11.1%
123 146 22 15.4%
157 134 22 16.7%
112 134 22 16.7%
504 515 78 15.2%
78
515
(Abs(112-101)+Abs(123-146)+Abs(157-134)+Abs(112-134))
101+146+134+134
Producto
Producto 1
Producto 2
Producto 3
Producto 4
Total
0,152 x 100 15.2%
95
decir que el sistema podría estar incurriendo con faltantes de productos derivados de diferentes
variables que intervienen en la operación. Si el resultado de la medición es positivo indica que el
sistema podría estar siendo afectado con altos niveles de inventario.
En ambas situaciones la empresa podría verse afectada en los resultados de negocio
ya sea por disminución de ventas o por incremento en costos de almacenamiento y
mantenimiento de inventarios. Si bien, por naturaleza de los pronósticos siempre existirán
errores, estos deben ser controlados por el proceso de administración de demanda.
La fórmula para la medición del BIAS es:
Ejemplo;
Responsables: Planeador de Demanda
A continuación se mostraran los resultados de la medición del MAPE de los últimos
dos años de la empresa de alimentos, como bien lo mencionamos anteriormente este indicador es
∑( Forecast - Ventas)
Ventas
X 100
Forecast Ventas Diferencia BIAS
112 101 11 11.1%
123 146 -22 -15.4%
157 134 22 16.7%
112 134 -22 -16.7%
504 515 -11 -2.2%
-11
515
((112-101)+(123-146)+(157-134)+(112-134))
101+146+134+134
Producto
Producto 1
Producto 2
Producto 3
Producto 4
Total
0,2135 x 100 -2.2%
96
unos de los elegidos para la medición de desempeño del proceso de planeación de la demanda, y
en línea a la formulación del problema de este trabajo se pretende mostrar la mejora del
desempeño de dicha medición a lo largo del tiempo con el fin de observar la evolución y mejora
del mismo.
Como se ha podido percibir a lo largo del trabajo los procesos de planeación de la
demanda independientemente la metodología y/o ciclo con el cual se desempeñe, son procesos
que requieren de la intervención de diferentes áreas para poder obtener resultados satisfactorios,
es relevante conocer cuáles son estos actores que deberían participar en el desarrollo del plan de
demanda, perfiles mínimos de dichas personas y responsabilidades que deben cumplir para
obtener los resultados esperados por el negocio.
6.2 Determinación de roles y responsabilidades en el proceso S&OP
Como parte de los planteamientos y explicaciones realizadas se relacionaran las áreas
determinando los roles y responsabilidades en el desarrollo de la metodología por medio del
proceso S&OP, todas la áreas mencionadas a continuación deben de tener participación
Figura 32. Resultados MAPE.
Fuente: Empresa de Alimentos
97
Interfuncional constante y las personas delegadas por el área a participar en el desarrollo del
proceso deben estar totalmente capacitadas y facultadas para la toma de decisiones si así se
requiere.
Líder del proceso S&OP.
Esta persona será la que el negocio determine como líder del proceso de planeación
de la demanda por medio de la metodología establecida y ciclo de ejecución S&OP, como
principales responsabilidades tendrá:
Garantizar la gestión en el desarrollo del proceso y actividades en la operación.
Dirigir y liderar todas las fases del proceso, informando a la dirección el resultado
y desempeño del mismo a lo largo de su ejecución.
Liderar los seguimientos en los periodos que así se determine (semanal, mensual,
etc) identificando el desarrollo y manteniendo una comunicación fluida con todos los integrantes
del proceso.
Encargado de consolidar y comunicar la medición de desempeño por medio de un
scorecard definido.
Área Planeación de la demanda.
Las principales responsabilidades de los representantes del área de planeación de la
demanda son:
Generación de la línea de base estadística con la cual se procederá a construir el
pronóstico de demanda sin contemplar restricciones operativas.
Recolección de información de las diferentes iniciativas que se contemplen para
el desarrollo futuro con el propósito de sumarlas a la línea base estadística generada de manera
previa y obtener el primer escenario de plan de demanda.
98
Liderar revisión junto con las áreas de manufactura y de cadena de suministro las
diferentes restricciones y riesgos que pueda contemplar el sistema operativo, incluyéndolas en el
plan de demanda realizado en el horizonte de planeación revisado, obteniendo como resultados
escenarios que permitan apreciar el estado de la operación en lo referente a materiales,
producción, distribución y almacenamiento.
Consolidar el pronóstico de la demanda contemplando todos los input y
restricciones levantadas en el sistema, obteniendo de esta manera un escenario referente para el
desarrollo óptimo y eficiente del proceso.
Área de Mercadeo
Persona o grupo de personas determinadas por la dirección y/o gerencia de mercadeo
como participantes activos del proceso, como principales responsabilidades tendrá:
desarrollar iniciativas de marketing y comunicarlas con antelación para ser
incluidas en los trabajos previos realizados antes de la reunión de planificación de la demanda.
Participación activa en los foros del proceso S&OP con el propósito de apoyar,
validar y confirmar las diferentes iniciativas dirigidas al área comercial (ventas).
Garantizar el crecimiento y sostenimiento de las marcas, proponiendo alternativas
o escenarios como acciones enfocados a la mejora desarrollo de las mismas.
Area Comercial (Trade)
Al igual que en el área de mercadeo deben participar la persona o grupo de personas
determinadas por la dirección y/o gerencia del área comercial, como participantes del proceso,
como principales responsabilidades tendrá:
99
Responsables en el desarrollo y activación de iniciativas de ventas,
comunicándolas a los líderes del proceso para ser incluidas en el plan de demanda con los
soportes correspondientes.
Participación activa y frecuente en las reuniones que se determinen en el ciclo del
proceso S&OP con el propósito de validar y apoyar todas las iniciativas propuestas y
establecidas por las demás áreas, generando los comentarios correspondientes para contemplar
en los escenarios a establecer.
Mantener los planes tácticos en constante seguimiento y comunicación al equipo
para ser contemplados evaluados y ejecutados en los periodos que corresponda.
Area de Ventas
Las personas representantes al equipo de ventas como participantes del proceso
tendrán como principales responsabilidades:
Participación activa y frecuente en las reuniones que se determinen en el ciclo del
proceso S&OP con el propósito de validar y apoyar todas las iniciativas propuestas y
establecidas por las demás áreas.
Garantizar el desempeño eficiente de los diferentes canales de distribución.
Como plan de mitigación de riesgos y/o en busca de crecimiento en ventas y
participación de mercado los representantes por el equipo de ventas deben realizar
constantemente propuestas de iniciativas alternativas dentro de los canales buscando la ejecución
efectiva de los planes tácticos establecidos.
Explicación en los seguimientos de desviaciones vs los objetivos establecidos por
la compañía.
100
Área Cadena de Suministro.
Los representantes por el área de Cadena de Suministro tienen como principales
funciones en el desarrollo del proceso:
Proporcionar análisis de datos y diferentes escenarios de la operación expresando
las restricciones que pueda incurrir el sistema dado la complejidad que esté operando.
Identificar y evaluar los posibles riesgos y estrategias para satisfacer la demanda,
enfocados en la optimización de la ejecución por medio de la estabilización y diminución de
costos.
Responsable de alinear a todos las áreas participantes en la cadena de suministro,
con el propósito de entregar todos los posibles riesgos que pueda incurrir la operación logística
para el cumplimiento del plan de demanda.
Área Finanzas.
Los representantes del área de finanzas serán responsables y encargados de:
Participación activa en los foros del proceso de planeación de la demanda.
Dar visibilidad del estado del negocio desde el punto de vista financiero.
Presentar las diferentes iniciativas correspondientes a la gestión de los ingresos
con el propósito de ser evaluadas y aceptadas dentro del plan de demanda.
Garantizar que los planes de demanda están alineados en la consecución de los
resultados del negocio.
Participación durante el proceso con objetividad, permitiendo de esta manera ser
un ente regulador en la propuesta de planes de demanda.
101
Esta persona tiene como responsabilidad la generación de escenarios financieros
para ser revisados y evaluados por el equipo antes de ser presentados a la gerencia y/o dirección
general.
Área de nuevos productos - Innovaciones.
El área de innovaciones o nuevos productos tiene como responsabilidad hacia el
proceso de planeación de la demanda:
Validación de las iniciativas de innovación, informando al área de planeación los
volúmenes correspondientes a incorporar en el plan de demanda con sus respectivos comentarios
y apreciaciones.
Divulgación del calendario de nuevos productos, innovaciones y/o promociones a
realizar en los siguientes meses, lo anterior con el fin de incorporar estos datos a los planes de
demanda de periodos futuros obteniendo el análisis de capacidades y viabilidad de cumplimiento
de los requerimientos determinados.
De esta manera se puede afirmar que la planeación de la demanda es un proceso que
traspasa toda la operación en donde la participación tiene que ser activa, constante y objetiva con
el propósito de realización de escenarios y planes de demanda que cumpla con los
requerimientos establecidos por la organización desde su etapa de planeación hasta la
distribución venta y recuperación de cartera.
Como complemento a la propuesta metodológica planteada, se realizó una
investigación a través de un cuestionario a los líderes del proceso de planeación de la demanda
de la organización a nivel Centro y Latinoamérica. Lo anterior tiene como propósito obtener
resultados que permitan fortalecer y aportar en el desarrollo e implementaciones de la
metodología de planeación propuesta, obteniendo de manera eficiente la madurez del proceso.
102
6.3. Análisis de Resultados estudio líderes del proceso S&OP
Se realizó un cuestionario a 18 personas en 11 países de centro y Latinoamérica el cual se puede
apreciar en el Anexo B.
A continuación se podrá ver la distribución de participantes por país:
Pais Participantes % part.
Argentina 1 5,6%
Chile 4 22,2%
Colombia 3 16,7%
Costa Rica 1 5,6%
Ecuador 2 11,1%
Guatemala 1 5,6%
Panamá 1 5,6%
Perú 2 11,1%
Puerto Rico 1 5,6%
Rep. Dominicana 1 5,6%
Venezuela 1 5,6%
Total 18 100,0%
103
Distribución discriminada por género y rango de edad.
Genero Cantidad Pers. % part.
Femenino 6 33%
Masculino 12 67%
Total 18 100%
Rango de Edad Cantidad Pers. % part.
18 - 25 años 2 11%
26 - 30 años 11 61%
31 - 35 años 4 22%
36 - 40 años 1 6%
+ 40 años 0 0%
Total 18 100%
104
Se puede concluir con los análisis anteriormente realizados que el 67% de las personas
que manejan los procesos de planeación de la demanda corresponden al género masculino,
adicional se observa que el rango de edad donde mayor concentración existe es personas de 26 a
30 años.
Profesiones de las personas encuestadas:
A continuación se presentaran la tabla de distribución de profesiones de las personas
contempladas para realizar la investigación, donde se observa que un 78% de las personas son
profesionales en Ingeniería.
Se realizó una serie de preguntas (20 a la 31 del cuestionario – Anexo B) con el siguiente
interrogante ¿Actualmente conoce los siguientes conceptos?, procesados los datos los resultados
son los siguientes:
Profesión Cantidad Pers. % part.
Ingenieria Industrial 9 50%
Ingenieria de Producción 2 11%
Ingenieria Comercial 3 17%
Administraciín de Empresas y Otros 4 22%
TOTAL 18 100%
105
El 33% de las personas encuestadas conocían el 100% de los conceptos relacionados y el
11% tan solo conocen el 58% de los conceptos mencionados.
En línea con el punto anterior se realizó otro grupo de preguntas (32 a la 43 del
cuestionario – Anexo B) con el siguiente interrogante ¿Antes de trabajar en el área de planeación
de demanda de la Empresa de Alimentos conocía los siguientes conceptos?, procesados los
datos los resultados son los siguientes:
58% 2 11%
67% 1 6%
75% 3 17%
83% 3 17%
92% 3 17%
100% 6 33%
Total 18 100%
**12 preguntas realizadas
% de respuestas
afirmativas**
Cantidad de
Pers.% part.
17% 1 6%
25% 2 11%
33% 2 11%
42% 3 17%
50% 3 17%
58% 2 11%
67% 2 11%
75% 1 6%
83% 2 11%
Total 18 100%
**12 preguntas realizadas
% de respuestas
afirmativas**
Cantidad de
Pers.% part.
106
Al revisar este grupo de preguntas y contrastarlas con el grupo mencionado anteriormente
podemos concluir que las personas ingresaron al área de planeación de la demanda en la empresa
de alimentos careciendo de conceptos básicos relacionados con procesos de planeación de la
demanda, en este caso tan solo el 11% de los participantes conocían el 83% de los conceptos
mencionados, ninguno conocía el 100% de los conceptos y tan solo el 17% de los encuestados
conocían entre el 17% y 25% del total de los términos preguntados.
Al revisar el tiempo que las personas del área de planeación de la demanda llevan en sus roles en
la empresa de alimentos nos encontramos que el 89% de dichas personas llevan menos de 3 años
en sus respectivos cargos y nadie lleva más de 5 años
Años Empresa Cant. Pers. % part.
0 - 3 Años 16 89%
3 - 5 Años 2 11%
5 - 7 Años 0 0%
7 - 9 Años 0 0%
Mas de 10 Años 0 0%
Total 18 100%
107
Con base en el proceso de planeación de la demanda establecido a nivel organizacional se realizó
un grupo de preguntas (50 a la 58 del cuestionario – ver anexo B) para conocer el estado del
proceso, ¿Acorde al proceso de planeación de demanda que etapas y que nivel de gestión
realiza?, los resultados al anterior grupo de preguntas fueron:
Como podemos apreciar en los resultados anteriormente señalados tan solo el 11% de las
personas encuestadas ejecutan el 100% de las etapas y los procesos de gestión que están
establecidos dentro del proceso de planeación de la demanda de la empresa de alimentos, y tan
solo un 34% están por encima del 75% de ejecución.
Al relacionar los datos anteriormente mencionado con la matriz de maduración metodología bajo
la ejecución del proceso S&OP el estado en cada grupo de resultados serían los siguientes:
11% 2 11%
56% 2 11%
67% 6 33%
78% 3 17%
89% 3 17%
100% 2 11%
Total 18 100%
**9 preguntas realizadas
% de respuestas
afirmativas**
Cantidad
de Pers.% part.
108
Otro aspecto fundamental en la consecución de madurez, eficiencia y aportes del proceso de
planeación de la demanda en una organización está relacionado con el alcance en el horizonte de
planeación realizado con el propósito de creación de escenarios y toma de decisiones con fines
estratégicos, operaciones y/o financieros.
Con base en esta variable los resultados obtenidos en la investigación realizada nos muestra que
de las 18 personas encuestadas 10 (56%) tienen un proceso de planeación de 1 a 3 meses, 6
personas (33%) de 4 a 6 meses y tan solo 2 personas (11%) tienen un alcance en horizontes de
6 a 12 meses. En los 18 países a la fecha ninguno tiene un horizonte de planeación mayor a un
año.
La empresa de alimentos cuenta con un software como soporte al proceso de planeación, en la
última parte del cuestionario de la pregunta 69 a la 77 ver Anexo B se pretende identificar de las
1 - 3 Meses 10 56%
4 - 6 Meses 6 33%
6 Meses - 1 año 2 11%
2 Años 0 0%
3 Años 0 0%
Mas 3 Años. 0 0%
Total 18 100%
% part.Horizonte de
planeaciónRespuestas
109
personas y países encuestados cual es el nivel de utilización de esta herramienta, obteniendo los
siguientes resultados:
Como se puede apreciar en los resultados a este último grupo de preguntan el 44% de las
personas que participaron el en estudio conocen de la existencia del software como soporte al
proceso del planeación, el 28% lo Utilizan, el 17% lo conocen y lo utilizan y el 11% de las
personas no saben de la existencia de esta herramienta de soporte al proceso.
6.3.1 Análisis estadístico y síntesis de datos.
Con base en los resultados de la encuesta y los diferentes indicadores de desempeño obtenidos en
cada país, se decidió por medio de una herramienta muy útil en el diseño de experimentos,
realizar análisis estadísticos de datos estudiando los mismos por medio de ANOVAS.
Los datos tomados para el análisis corresponden a los indicadores de desempeño reportados por
los países basados en los siguientes criterios: se seleccionaron los 3 países que en los análisis de
Conoce 8 44%
Utiliza 5 28%
Conoce y Utiliza 3 17%
No conoce - No Utiliza 2 11%
Total 18 100%
Utilizacion de Sofware - proceso
planeacion de demandaRespuestas % part.
110
los grupos de preguntas tuvieron una baja calificación, y el país que en este mismo análisis
obtuvo una de las mayores calificaciones. Dicha selección estuvo sujeta a disponer por lo menos
de datos históricos de 4 indicadores de desempeño relacionados con el proceso de planeación de
la demanda y de esta manera poder hacer las evaluaciones correspondientes.
Los países seleccionados fueron: Costa Rica, Ecuador, Perú y República Dominicana.
La variable dependiente a analizar en todos los casos es el resultado del MAPE, y las variables
independientes en cada país son: Bias, Fill Rate (nivel de servicio), Stock Out (Agotado de
productos); Días de inventario (DOH) y cumplimiento de presupuesto de ventas, es de resaltar
que las variables independientes se utilizaron con base en su disponibilidad según el país.
Luego de obtener las variables definidas se procede a establecer la hipótesis nula y alternativa
para ser validad en todos los casos por medio del valor F Critico vs F Calculado en el análisis de
varianza resultado de la realización de una regresión múltiple, y proceder a concluir basados en
la aceptación de las pruebas.
Hipótesis de las pruebas:
Ho= No existe relación entre las variables independientes y la variable dependiente
(MAPE) de los análisis realizados.
Ha= Existe relación entre las variables independientes y la variable dependiente (MAPE)
de los análisis realizados.
6.3.2 Informe análisis de varianza países seleccionados.
Análisis de Varianza Operación Costa Rica
Para el caso del análisis de datos de Costa Rica las variables disponibles para analizar fueron:
MAPE (Variable dependiente) y Bias, Fill rate, stock out y DOH (Variables Independientes).
111
Se realizó por medio de una regresión lineal múltiple el análisis de las variables anteriormente
mencionadas (ver tabla 10) obteniendo los siguientes resultados por medio de un análisis de
varianza ver Anexo C.
Realizando el cálculo del valor F critico en la prueba obtenemos como resultado 3,006
vs el valor del F Calculado el cual fue 9,425, por tal motivo se determina que si existen
relación entre las variables independiente con los resultados del MAPE
Con la muestra realizada y con un nivel de confianza del 95% se rechaza la Ho dado que
si existe relación en los resultados del Mape y las demás variables analizadas.
Los resultados del Bias, Fill rate, Stock Out y DOH en conjunto explican en un 70,2% el
comportamiento del MAPE.
La Ecuación resultante del análisis, determinada por los coeficientes generados se
expresaría de la siguiente manera:
Num Dato MAPE FILL RATE BIAS STOCK OUT (DOH)
1 0,24 0,95 0,19 5,32 30,53
2 0,15 0,96 0,08 4,58 32,33
3 0,11 0,97 0,05 4,25 34,75
4 0,04 0,97 -0,03 5,20 28,00
5 0,06 0,96 0,07 6,50 30,01
6 0,08 0,98 0,09 2,50 31,75
7 0,07 0,98 0,08 4,60 28,40
8 0,20 0,99 0,20 2,50 30,25
9 0,18 0,98 0,20 6,00 30,50
10 0,16 0,97 0,20 5,80 32,60
11 0,48 0,95 0,50 4,00 32,50
12 0,35 0,97 0,37 3,67 28,33
13 0,15 0,94 0,04 7,80 48,50
14 0,04 0,96 -0,13 8,30 31,80
15 0,02 0,95 0,21 6,20 26,60
16 0,14 0,96 0,26 5,80 26,90
17 0,14 0,96 -0,04 7,00 30,80
18 0,00 0,96 0,11 7,00 23,60
19 0,18 0,98 0,18 3,50 25,30
20 0,15 0,96 0,12 8,00 29,00
21 0,07 0,98 -0,13 6,80 33,00
Tabla 10.
Indicadores de desempeño Costa Rica.
112
Ŷ = -1,856 + 0,705X1( Bias) + 1,651X2 (Fill rate) + 0,007X3 (Stock outs) + 0,009X4 (DOH)
Donde Ŷ es igual al MAPE
Según la ecuación anterior podemos afirmar que por cada unidad de incremento en el
resultado del Bias, Fill rate, Stock outs y DOH, el resultado del MAPE incrementara en
0,705, 1,651, 0,007 y 0,009 unidades respectivamente.
Análisis de Varianza Operación Ecuador
Para el caso del análisis de datos de Ecuador las variables disponibles para analizar fueron:
MAPE (Variable dependiente) y Bias, Fill rate y stock out (Variables Independientes).
Al igual que con los datos obtenidos en Costa Rica se realizó por medio de una regresión lineal
múltiple el análisis de las variables (ver tabla 11), obteniendo los siguientes resultados por medio
de un análisis de varianza ver Anexo D.
Num Dato MAPE BIAS FILL RATE STOCK OUT
1 0,19 -0,01 0,97 7,28
2 0,28 -0,07 0,96 7,68
3 0,36 0,03 0,90 7,13
4 0,28 0,03 0,94 6,50
5 0,24 0,02 0,93 5,80
6 0,30 0,12 0,88 8,90
7 0,30 0,05 0,92 8,60
8 0,24 0,03 0,95 5,80
9 0,38 0,16 0,94 7,40
10 0,27 0,10 0,93 6,70
11 0,25 0,04 0,95 6,10
12 0,28 0,04 0,91 6,90
13 0,22 0,04 0,95 9,30
14 0,21 -0,03 0,94 6,60
15 0,27 0,06 0,94 7,70
16 0,31 0,15 0,94 7,90
17 0,27 0,11 0,96 9,70
18 0,24 0,09 0,95 7,90
19 0,31 0,13 0,96 9,50
20 0,64 0,54 0,97 12,10
21 0,28 0,12 0,96 11,00
Tabla 11.
Indicadores de desempeño Ecuador.
113
Realizando el cálculo del valor F critico en la prueba obtenemos como resultado 3,196
vs el valor del F Calculado el cual fue 23,085, por tal motivo se determina también en
esta ocasión que si existen relación entre las variables independiente con los resultados
del MAPE
Con la muestra realizada y con un nivel de confianza del 95% se rechaza la Ho dado que
si existe relación en los resultados del Mape y las demás variables analizadas.
Los resultados del Bias, Fill rate, y Stock Out en conjunto explican en un 80,2% el
comportamiento del MAPE.
La Ecuación resultante del análisis, determinada por los coeficientes generados se
expresaría de la siguiente manera:
Ŷ = 0,718 + 0,697X1( Bias) – 0,503X2 (Fill rate) - 0,001X3 (Stock outs)
Donde Ŷ es igual al MAPE
Según la ecuación anterior podemos afirmar que por cada unidad de incremento en el
resultado del Bias el Mape incrementaría en 0,697 unidades y por cada unidad de
aumento en el Fill rate y los Stock outs y DOH, el resultado del MAPE disminuirá en
0,503 y 0,001 unidades respectivamente.
Análisis de Varianza Operación Perú
Con la operación de Perú las variables disponibles para analizar fueron:
MAPE (Variable dependiente) y Bias, Fill rate, stock out, DOH y Cumplimiento presupuesto de
ventas (CPV) (Variables Independientes).
Al igual que con los datos obtenidos en Costa Rica y Ecuador se realizó por medio de una
regresión lineal múltiple el análisis de las variables (ver tabla 12), obteniendo los siguientes
resultados por medio de un análisis de varianza ver Anexo E.
114
Realizando el cálculo del valor F critico en la prueba obtenemos como resultado 2,901
vs el valor del F Calculado el cual fue 3,724, por tal motivo se determina también en
esta ocasión que si existen relación entre las variables independiente con los resultados
del MAPE
Con la muestra realizada y con un nivel de confianza del 95% se rechaza la Ho dado que
si existe relación en los resultados del Mape y las demás variables analizadas.
Los resultados del Bias, Fill rate, Stock Out, DHO y CPV en conjunto explican en un
55,3% el comportamiento del MAPE.
La Ecuación resultante del análisis, determinada por los coeficientes generados se
expresaría de la siguiente manera:
Num Dato MAPE BIAS FILL RATE STOCK OUT (DOH) Index vs Ventas
1 0,15 0,03 0,95 3,83 8,07 0,98
2 0,17 0,06 0,95 3,83 8,07 0,98
3 0,19 0,03 0,96 5,91 8,80 0,96
4 0,21 0,08 0,98 0,91 7,14 0,92
5 0,18 0,05 0,97 2,70 5,82 0,96
6 0,25 0,12 0,96 4,10 9,48 0,86
7 0,77 0,17 0,92 3,20 7,03 0,88
8 0,62 0,04 0,94 3,30 8,06 0,94
9 0,38 0,02 0,96 5,40 6,05 0,95
10 0,26 0,01 0,98 3,90 5,92 0,95
11 0,48 0,08 0,95 3,40 5,81 0,92
12 0,16 0,14 0,95 3,80 9,05 0,90
13 0,20 -0,02 0,97 3,30 7,72 0,99
14 0,19 0,04 0,97 3,00 6,13 0,87
15 0,22 0,05 0,95 4,50 5,77 0,96
16 0,23 0,04 0,95 4,08 6,49 0,94
17 0,21 0,07 0,95 5,60 5,39 0,94
18 0,23 0,14 0,96 5,10 5,79 0,89
19 0,21 0,00 0,96 4,80 6,17 0,97
20 0,17 -0,01 0,95 4,50 4,49 0,97
21 0,18 -0,01 0,97 3,00 6 0,97
Tabla 12.
Indicadores de desempeño Perú.
115
Ŷ = 11,900 - 0,933X1( Bias) – 10,333X2 (Fill rate) - 0,049X3 (Stock outs) - 0,013X4 (DOH) -
1,514X5 (CPV)
Donde Ŷ es igual al MAPE
Según la ecuación anterior podemos afirmar que por cada unidad de incremento en el resultado
del Bias, Fill rate, Stock outs, DHO y PVC el resultado del Mape disminuiría en 0,933, 10,333,
0,049, 0,013 y 1,514 unidades respectivamente.
Análisis de Varianza Operación Republica Dominicana
Con la operación de Republica Dominicana las variables disponibles para analizar fueron:
MAPE (Variable dependiente) y Bias, Fill rate, stock out y DOH (Variables Independientes).
Al igual que con los datos obtenidos en las demás operaciones se realizó por medio de una
regresión lineal múltiple el análisis de las variables (ver tabla 13), obteniendo los siguientes
resultados por medio de un análisis de varianza ver Anexo F.
Num Dato MAPE L6 BIAS FILL RATE STOCK OUT (DOH)
1 0,22 0,09 0,97 5,86 13
2 0,16 -0,09 0,95 5,45 12
3 0,13 0,07 0,96 2,60 12
4 0,18 0,05 0,96 4,21 12
5 0,18 0,05 0,97 4,42 16
6 0,08 0,02 0,99 3,65 21
7 0,06 0,01 0,99 2,97 27
8 0,11 -0,02 0,99 2,36 25
9 0,08 -0,03 0,98 3,12 19
10 0,08 -0,04 0,97 3,85 18
11 0,10 0,00 0,97 5,38 15
12 0,10 0,00 0,99 4,23 16
13 0,12 0,00 0,98 4,15 16
14 0,12 -0,01 0,97 4,46 14
15 0,13 0,00 0,98 2,72 12
16 0,11 0,02 0,98 3,82 12
17 0,10 0,02 0,96 5,17 17
18 0,15 0,05 0,97 2,90 18
19 0,08 0,05 0,98 5,79 16
Tabla 13.
Indicadores de desempeño República Dominicana.
116
Realizando el cálculo del valor F critico en la prueba obtenemos como resultado 3,112
vs el valor del F Calculado el cual fue 3,181, en este caso los valores fueron muy
cercanos sin embargo aún se puede se determina que si existen relación entre las
variables independiente con los resultados del MAPE
Con la muestra realizada y con un nivel de confianza del 95% se rechaza la Ho dado que
si existe relación en los resultados del Mape y las demás variables analizadas.
Los resultados del Bias, Fill rate, Stock Out y DOH en conjunto explican en un 47,6%
el comportamiento del MAPE, como se puede apreciar en esta caso la relación no es tan
fuerte como en los demás análisis realizados.
La Ecuación resultante del análisis, determinada por los coeficientes generados se
expresaría de la siguiente manera:
Ŷ = 1,362 + 0,293X1( Bias) – 1,237X2 (Fill rate) + 0,001X3 (Stock outs) - 0,002X4 (DOH)
Donde Ŷ es igual al MAPE
Según la ecuación anterior podemos afirmar que por cada unidad de incremento en el resultado
del Bias y los Stock outs el resultado del Mape incrementaría en 0,293 y 0,001 respectivamente,
de la misma manera por cada unidad de incremento del Fill rate y los DOH el Mape disminuiría
en 1,237 y 0,002 unidades respectivamente.
Con los análisis anteriormente realizados finalizaría el cumplimiento del análisis de la
investigación de acuerdo al alcance definido para este trabajo.
117
Conclusiones.
Al Finalizar el trabajo se encontraron las siguientes conclusiones
Una vez realizada la matriz EO&IO se comprueba que es posible conocer el nivel de madurez
de un proceso por medio de metodologías previamente establecidas y distribuidas en fases y
etapas que identifiquen de manera clara y consistente la evolución de la operación.
Se evidencia que las empresas que tienen mayores niveles de madurez en el proceso S&OP,
pueden obtener mejores resultados de negocio.
Se lograría obtener mejores resultados como organización dado el nivel de involucramiento
de las estrategias corporativas en el modelo propuesto bajo la matriz EO&IO.
En los procesos funcionales de cualquier organización es muy importante contar con una
comunicación a lo largo del mismo garantizando el flujo y avance del mismo.
Los aportes y direccionamientos de los procesos de planeación de la demanda por parte de la
dirección de la empresa son totalmente relevantes para conseguir los propósitos consignados
en las etapas metodológicas.
La planeación de cualquier organización debe estar establecida en el tiempo de tal manera que
se cumplan sus periodos operativos, tácticos y estratégicos en los tiempos y espacios
determinados.
La ejecución adecuada de un proceso de planeación de demanda bajo las metodologías y
estándares adecuados contribuyen a las empresas en los crecimientos en ventas, reducción de
costos y rendimientos en sus indicadores financieros, operativos y logísticos.
La evolución de los pronósticos a lo largo del tiempo ocuparan un papel fundamental en la
base estructural de las compañías que requieran tener planes sólidos y consistentes para sus
economías y negocios.
118
El desarrollo adecuado de un proceso S&OP conduce a la madurez metodológica y al
cumplimiento de los resultados propuestos por la organización.
Es importante tener claridad en los diferentes roles y responsabilidades de los actores que
intervienen en los procesos de planeación de la demanda con el fin de obtener los resultados
esperados al finalizar cada ciclo.
Se ratifica que cualquier organización sin importar su tamaño y participación en el mercado es
susceptible a mejora.
Es posible caracterizar un proceso metodológico identificando las oportunidades de mejora y
teniendo datos teóricos de los mismos, creando modelos que llevan a conclusiones y
explicaciones del proceso.
Se pudo evidenciar en este trabajo que el diseño de experimento es una herramienta, la cual
conlleva a tener un resultado exitoso en las explicaciones del comportamiento de las variables
de un proceso, mediante la investigación de operaciones.
Como conclusión final se pudo evidenciar a lo largo del análisis de las operaciones y las
personas que lideran los procesos de planeación de la demanda la importancia de tener
personas capaces y facultadas para el liderazgo y direccionamiento de este tipo de proceso, de
lo contrario los avances no podrán materializarse sin permitir una evolución hacia la
optimización, eficiencia y consecución de procesos que contribuyan en los resultados finales
del negocio.
119
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123
ANEXO A
CORRELACION
Pinzón, Wilson A. Mapa de vulnerabilidades al fraude en la cadena logística de
transporte. Bogotá: Inif. 2009. menciona:
Para describir la correlación se usan las siguientes figuras circulares. En la primera
de ellas en la figura posterior al texto está el círculo y su límite, la circunferencia.
Dentro de él hay tres flechas o vectores. Todas las flechas o vectores representan
información. Puede ser información cualitativa o cuantitativa. El gráfico tiene tres
vectores diferenciados por el trazo: continuo, discontinuo y punteado.
La información representada por el círculo y las flechas puede ser “cualitativa” o
“cuantitativa”. Es de notar que en el papel donde está impreso este círculo plano una
flecha está en una dirección TOTALMENTE INDEPENDIENTE DE LA OTRA, la
segmentada de la continua. La flecha punteada puede describirse como una
combinación de las dos anteriores. Al proyectar la línea punteada en la línea continua
la proyección se llama Coseno, la otra es denominada Seno.
Lo más importante está en que el coseno es equivalente al concepto estadístico de
correlación. Así para la y siempre respecto al radio de base, la línea continua,
pueden verse tres vectores. Como se observa en la segunda figura, El primero con un
alta correlación positiva va en dirección del vector de base, con correlación “a” de
este suele decirse que tiene una “alta asociación positiva” y es diferente del vector
base.
El segundo tienen menor correlación respecto al vector base y es más parecido en la
dirección de la línea punteada, su correlación es “B” y es “independiente” del vector
124
base, la independencia se da en cuanto a que está en una dirección no representada
por el vector de base. El tercero no es independiente, es contrario y tiene correlación
“C” o “-A” es decir de la misma magnitud de “A” y en dirección opuesta (Pág. 45-
46.)
Correlación, información y coseno de los vectores.
[Fuente: PINZÓN, Wilson A. INIF. 2.009 Pág. 45]
Información como vector. Conceptos de igual, asociado, independiente, contrario.
[Fuente: PINZÓN, Wilson A. INIF. 2.009 Pág. 46]
Seno
Coseno
C=-a b a
125
ANEXO B
126
Lista de Preguntas Encuesta
Num PREGUNTA
1 Pais
2 Nombre
3 Genero
4 Edad Actual
5 Cargo
6 Fecha Inicio en Empresa de Alimentos
7 Fecha Inicio en el cargo
8 Fecha Final
9 Profesion (pregrado)
10 Profesion (postgrado)
11 Idioma Natal
12 Otros Idiomas
13 Dominio Idioma 1
14 Dominio Idioma 2
15 Dominio Idioma 3
16 Estudia Actualmente?
17 Que Estudia?
18 ¿Cuánto tiempo hace que dejó de Estudiar? Meses / Años.
19 Ultimo Estudio
20 Mape
21 Bias
22 Regresión Lineal / Multiple
23 Variabilidad
24 Patrones De Demanda
25 Pronostico Holts Winter´s (triple exponencial)
26 CPFR
27 Fill Rate
28 Innovation Fcst
29 Wrtite- off
30 Stock Outs
31 S&OP
32 Mape
33 Bias
34 Regresión Lineal / Multiple
35 Variabilidad
36 Patrones De Demanda
37 Pronostico Holts Winter´s (triple exponencial)
38 CPFR
39 Fill Rate
40 Stock Outs
41 Innovation Fcst
42 Wrtite- off
43 S&OP
INFORMACION GENERAL:
¿ACTUALMENTE CONOCE LOS SIGUIENTE CONCEPTOS?
¿ANTES DE SER DEMAND PLANNER EN LA EMPRESA DE ALIMENTOS CONOCIA LOS SIGUIENTE CONCEPTOS?
127
Num PREGUNTA
44 Conoce y entiende el concepto de MAPE en niveles L5, L6 y L7 para la Empresa de Alimentos?
45 Cuantos modelos y/o metodos de pronosticos conoce?
46 ¿Hace cuánto tiempo trabaja en planeación de la demanda?
47 ¿Cuántas horas al día dedica a la planeación de demanda?
48En miras a su plan de carrera ¿Considera ud que dentro de su area exite una persona con las
capacidades para realizar el trabajo que ud hoy realiza.
49 ¿En que % de conocimiento de sus labores esta la persona que menciono en la pregunta anterior?
50 Alineación de calendario de innovaciones
51 Limpieza de datos historicos (outliers)
52 Generacion de baseline estadistico
53 recopilacion de iniciativas (building block)
54 Lideracion de foro mensual de Fcts (Junta de Demanda)
55 Lideracion de foro restricciones de demanda
56 Lideracion de reunion Tactica (Alineación de gaps)
57 Reunion ejecutiva (Sign off)
58 Gestion Forecast Operativo (ajustes semanales)
59 realiza el calculo de KPI´s del area MAPE, BIAS
60 Con base a los indicadores se ejecutan planes de acción
61 Tiene otras funciones adicionales a planeacion de la demanda?, Cuales?
62 ¿Cuál es el horizonte de planeacion que manejan actualmente para Salty?
63 ¿Cuál es el horizonte de planeacion que manejan actualmente para Food?
64 ¿Cuál es el nivel de planeacion que manejan actualmente (L5, L6, L7)?
65 Conoce alguna suite informaticas de planeacion de la demanda o analisis estadistico?, Cual (es)?.
66 Con base a la pregunta anterior en cual (es) tiene dominio?
67 Ha sido capacitado en i2DP?, si es asi cuando y por quien?
68 Considera suficiente la capacitacion obtenida para la labor actual?
¿DE LOS SIGUIENTES CONCEPTOS DEL SISTEMA i2 DP / DM CUALES CONOCE Y UTILIZA?
69 Navegadores de Dimension (Tiempo, Geografia y Producto)
70 Configuracion de Graficas
71 Bookmarks.
72 Modelos.
73 Computations (modelos pre-configurados)
74 User Function, (Triple plus, Pick best, etc)
75 Configuracion XMAM
76 Filtros y banderas (XMAM)
77 Custom list
FUNCIONES GENERALES PROCESO S&OP
RELACIONADO CON EL PROCESO EN LA EMPRESA DE ALIMENTOS
¿ACORDE AL PROCESO DE PLANEACION DE DEMANDA QUE ETAPAS Y QUE NIVEL DE
GESTION REALIZA?
128
ANEXO C
Estadísticas de la regresión
Coeficiente de
correlación múltiple
0,837889
Coeficiente de
determinación R^2
0,702058
R^2 ajustado
0,627572
Error típico
0,069018
Observaciones
21
F Critico
3,00691728
ANÁLISIS DE VARIANZA
Grados
de
libertad
Suma de
cuadrados
Promedio de los
cuadrados
FValor
crítico de F
Regresión
40,17958928
0,04489732
9,425412043
0,000410851
Residuos
16
0,07621493
0,004763433
Total
20
0,25580421
Coeficie
ntes
Error típico
Estadístico t
Probabilidad
Inferior 95%
Superior
95%
Inferior
95,0%
Superior
95,0%
Intercepción
-1,85676
1,928663299
-0,962717538
0,350014597
-5,94534153
2,23182556
-5,9453415
2,23182556
BIAS
0,705271
0,152432322
4,626778514
0,000279909
0,382128506
1,02841268
0,38212851
1,02841268
FILL RATE
1,651388
1,866184806
0,884900583
0,389315218
-2,304747037
5,60752308
-2,304747
5,60752308
STOCK OUT
0,007672
0,01589438
0,482667549
0,635869173
-0,026022879
0,04136628
-0,0260229
0,04136628
(DOH)
0,009125
0,003679995
2,479699732
0,024660079
0,001324042
0,01692652
0,00132404
0,01692652
RESUMEN ANALISIS DE VARIANZA OPERACIÓN COSTA RICA
129
ANEXO D
Estadísticas de la regresión
Coeficiente de
correlación
múltiple
0,896053313
Coeficiente de
determinación
R^2
0,80291154
R^2 ajustado
0,768131224
Error típico
0,044334491
Observaciones
21
F Critico
3,196777
ANÁLISIS DE VARIANZA Grados de
libertad
Suma de
cuadrados
Promedio de
los cuadrados
F
Valor
crítico
de F
Regresión
30,13612531
0,045375103
23,08522813
3,15E-06
Residuos
17
0,033414301
0,001965547
Total
20
0,169539611
Coeficientes
Error típico
Estadístico t
Probabilidad
Inferior
95%
Superior
95%
Inferior
95,0%
Superior
95,0%
Intercepción
0,71829
0,40930
1,75492
0,09728
-0,14526
1,58185
-0,14526
1,58185
BIAS
0,69721
0,11208
6,22071
0,00001
0,46074
0,93368
0,46074
0,93368
FILL RATE
-0,50387
0,44716
-1,12684
0,27547
-1,44729
0,43955
-1,44729
0,43955
STOCK OUT
-0,00121
0,00836
-0,14526
0,88622
-0,01884
0,01642
-0,01884
0,01642
RESUMEN ANALISIS DE VARIANZA OPERACIÓN ECUADOR
130
ANEXO E
Estadísticas de la regresión
Coeficiente de correlación
múltiple
0,744228412
Coeficiente de
determinación R^2
0,55387593
R^2 ajustado
0,405167906
Error típico
0,125878561
Observaciones
21
F Critico
2,901294536
ANÁLISIS DE VARIANZA
Grados de
libertad
Suma de
cuadrados
Promedio de
los
FValor
crítico de
Regresión
50,295088056
0,059017611
3,724586725
0,021621902
Residuos
15
0,23768118
0,015845412
Total
20
0,532769237
Coeficiente
Error
Estadístico Probabilida
Inferior
Superior
Inferior
Superior
Intercepción
11,90059518
3,328128074
3,575762385
0,002759479
4,806858108
18,9943322
4,80685811
18,9943322
BIAS
-0,93314103
1,062286868
-0,87842659
0,393566042
-3,19735189
1,33106983
-3,1973519
1,33106983
FILL RATE
-10,3332604
2,871164335
-3,59897908
0,002631164
-16,4530023
-4,2135185
-16,453002
-4,2135185
STOCK OUT
-0,04952478
0,027196959
-1,82096754
0,088616803
-0,10749372
0,00844417
-0,1074937
0,00844417
(DOH)
-0,01389369
0,021936474
-0,63336039
0,536036515
-0,06065018
0,03286279
-0,0606502
0,03286279
Index vs AOP
-1,51429684
1,242450091
-1,21879893
0,241742068
-4,16251652
1,13392284
-4,1625165
1,13392284
RESUMEN ANALISIS DE VARIANZA OPERACIÓN PERÚ
131
ANEXO F
Estadísticas de la regresión
Coeficiente de
correlación múltiple
0,690067434
Coeficiente de
determinación R^2
0,476193063
R^2 ajustado
0,326533939
Error típico
0,034744402
Observaciones
19
F Critico
3,112249848
ANÁLISIS DE VARIANZA
Grados de
Suma de
Promedio de
FValor
Regresión
40,015364185
0,003841046
3,181851185
0,046883781
Residuos
14
0,016900428
0,001207173
Total
18
0,032264613
Coeficiente
Error
Estadístico Probabilida
Inferior
Superior
Inferior
Superior
Intercepción
1,362303486
0,937539435
1,453062598
0,168251862
-0,64851861
3,373125585
-0,64851861
3,373125585
BIAS
0,293534843
0,198811737
1,476446248
0,161961319
-0,13287392
0,719943609
-0,13287392
0,719943609
FILL RATE
-1,23735935
0,982901548
-1,25888433
0,228659264
-3,34547351
0,870754804
-3,34547351
0,870754804
STOCK OUT
0,001852869
0,008201473
0,225919039
0,82452929
-0,01573754
0,01944328
-0,01573754
0,01944328
(DOH) Cierre de Mes
-0,00289576
0,002595601
-1,1156422
0,283359417
-0,00846277
0,002671248
-0,00846277
0,002671248
RESUMEN ANALISIS DE VARIANZA OPERACIÓN REPUBLICA DOMINICANA