La presente es la primera entrega de dos publicaciones basadas en el articulo “Están sus Hojas de Cálculo saboteando sus beneficios” escrito por Steve Epner, Fundador de Brown Smith Wallace Consulting Group, Firma de consultoría independiente que ha asesorado a diferentes empresas en Estados Unidos en la selección de soluciones de información.

El presente artículo está basado capítulo 4 “Entradas del S&OP Ejecutivo” del libro Sales & Operation Planning de Thomas F Wallace y Robert A Stahl, y corresponde a una revisión de las 5 preguntas fundamentales que deben resolverse antes de implementar un proceso de pronóstico.

En el presente artículo se revisa el concepto de reportes de excepción, se explica como trabajan y se ilustra como son aplicados en un proceso de pronóstico.

Trends publicación de BFS realizó una investigación acerca de los tópicos mas relevantes en el proceso de generación de pronósticos, en este articulo se publican algunos de los resultados obtenidos sobre la exactitud del pronostico, como es configurado el nivel de exactitud de pronostico y cuales métricas son utilizadas para realizar el seguimiento sobre el pronostico.

El presente articulo corresponde a una síntesis del escrito por Kenneth B. Kahn, en la publicación del mes de agosto de BFS El Dr Kahn es profesor de marketing y director del centro Davinci para la innovación en diseño y desarrollo de productos de la universidad de Virginia (Estados Unidos).

Las series de tiempo son técnicas de pronósticos que generan sus resultados únicamente sobre la historia de la demanda de un articulo. Típicamente los métodos de series de tiempo capturan los componentes estructurales en la historia- tales como los niveles de venta, tendencia y patrones estacionales- una vez se tienen estos se extrapolan en el futuro y se genera el pronóstico. Usualmente cuando los datos no poseen los componentes de tendencia ni de estacionalidad, una serie de tiempo generara un pronóstico lineal horizontal reflejando el nivel de ventas actual. Sin embargo una línea horizontal es un pronóstico poco probable, este tipo de pronósticos requieren una explicación que permita distinguir entre un escenario futuro y un pronostico estadístico. El presente artículo escrito por Eric Stellwagen vicepresidente y cofundador de BFS hace parte de la publicación Forecasting 101 de BFS y explica cuando una línea recta horizontal es un pronóstico adecuado.

El presente artículo corresponde a una síntesis del escrito por Rob Dhuyvetter en la publicación de Foresight de octubre de 2005, Rob es analista directivo en la empresa J.R. Simplot, localizada en Boise, Idaho. Los últimos años ha trabajando con la división de alimentos de la empresa tratando de mejorar el proceso de pronóstico, y su uso en todos los eslabones de la cadena de suministro. Rob tiene un M.A. en matemáticas de la universidad del estado de Minesota y un M.S. en ingeniería industrial y administración de sistemas, mientras enseña estadísticas en la universidad de Lincoln Nebraska. En el artículo Rob comparte sus ideas y experiencia sobre la combinación de los pronósticos cuantitativos y cualitativos en J.R. Simplot. Su recomendación principal es: que el empleo de los métodos cualitativos no se limiten al ajuste de las salidas de modelos de pronóstico estadísticos, sino que hagan parte del desarrollo del modelo de pronóstico estadístico. La clave para lograr esto es la comunicación oportuna con ventas y marketing, y documentar el proceso.