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En este artículo podrás conocer en qué consiste la predicción de stock en función del histórico de ventas, así como los beneficios para la empresa de aplicar este sistema de fabricación.

Existen diferentes formas de fabricación, para las ventas que se realizan durante las temporadas, como ejemplo podríamos mencionar:

  • Justo a tiempo (JIT Just in Time), que consiste en la fabricación bajo demanda
  • Stock mínimo, que consiste en mantener siempre un stock fabricado para cubrir necesidades de ventas.
  • Stock en función de histórico de ventas, que es el que vamos a tratar a continuación.

Predicción de stock en función del histórico de ventas

Como su propio nombre indica, este sistema consiste en adelantarse a las ventas que se puedan producir de un producto.

Este tipo de fabricación, es aplicable para los productos que tienen continuidad entre diferentes temporadas/campañas y siempre que no sea la primera ya que, si no existe un histórico de ventas, no se puede obtener la predicción de ventas.

El sistema consiste en lanzar a fabricar las ventas que se han realizado de un producto, y además tener en cuenta las ventas que se produjeron del mismo, en el mismo periodo de fechas, pero del año anterior. Por ejemplo, lanzar a fabricar las ventas hasta una fecha de servicio futura, en la que dé tiempo a fabricar los productos, esto es lo normal en cualquier lanzamiento para fabricar, pero realmente, lo que se estaría realizando es, además de tener en cuenta las ventas reales de la temporada/campaña actual, es tener en cuenta aquellas ventas que se produjeron en el mismo periodo de tiempo, pero del año anterior. En este ejemplo se cargarían las ventas que hay realizadas hasta el día de hoy (por ejemplo 02/05/2018), y tendrían en cuenta las ventas que se realizaron a partir del día siguiente al de hoy, pero del año anterior (por ejemplo 03/05/2017), con lo que se obtendrían las ventas actuales y las ventas de la temporada/campaña anterior desde la fecha indicada hasta la fecha de servicio especificada. Esto nos daría una predicción de ventas a fabricar.

A simple vista, no parece que tenga mucha complicación ni misterio dicho proceso, ¿no? Pero pueden surgir algunas dudas como:

  • ¿Y si realizo menos ventas esta temporada/campaña?
  • ¿Qué ocurre si se producen anulaciones de pedidos en producción o fabricados?
  • ¿Y las devoluciones?
  • etc.

En este punto es donde entra en juego la decisión del responsable de producción. Al lanzar a fabricar nos puede proponer que hay que fabricar una determinada cantidad de unidades, pero sería el responsable quién debe decidir si lanza a fabricar más o menos cantidad de la propuesta por el proceso, y según las diferentes circunstancias tomas las decisiones correspondientes como, por ejemplo:

  • Poder determinar si lanzar más o menos cantidad, en base a indicadores que midan si el producto se está vendiendo mejor o peor que en temporadas/campañas anteriores. Tener la posibilidad de modificar la cantidad propuesta de forma automática.
  • Otro tema son las anulaciones que se realizan cuando se está fabricando o una vez fabricados, e incluso las devoluciones. Estas circunstancias, se tendrían en cuenta en el proceso de fabricación, es decir, esas cantidades pasarían a estar disponibles para ser utilizadas para otros pedidos, por tanto, serían tenidas en cuenta para lanzar menos cantidad a fabricar, y así evitar que se fabriquen cantidades de más y queden como exceso de fabricación.
  • También hay que tener en cuenta, que conforme se vayan realizando lanzamientos a fabricar, con el paso del tiempo, la temporada/campaña irá finalizando, por tanto, los datos de selección serán cada vez más reales en cuanto a las fechas actuales y menos ventas correspondientes a predicción. Es decir, los primeros cálculos que tenían en cuenta una predicción de ventas hasta una fecha, irán teniendo en cuenta ventas reales conforme se realicen nuevos lanzamientos, con lo que, si ha habido alguna variación, al alza o baja en ventas, en dichos lanzamientos se irá ajustando la fabricación de forma automática.

A este sistema, se le podrían aplicar otros tipos de algoritmos predictivos, que puedan influir en la demanda de los clientes, adaptándose a las diferentes circunstancias de cada caso.

Como se comentaba al principio, existen diferentes tipos de fabricación, y no tienen por qué ser incompatibles unos sistemas con otros, ya que se podría trabajar con artículos específicos para una temporada/campaña y, por tanto, utilizar el sistema JIT, y para los artículos de continuidad, utilizar el sistema en función del histórico de ventas explicado. En el mismo proceso de fabricación se aplicaría un sistema u otro dependiendo del tipo de producto.

Retorno de inversión (ROI)

Este sistema de fabricación, proporciona varios beneficios a la empresa, entre los que se podrían destacar:

  • Reducción de los stocks y almacenamiento. Con la previsión de ventas, se fabricarán los productos según las ventas que se produjeron, con lo que se evita fabricar excesivamente, teniendo un excedente almacenado. Esto a su vez, reduce los costes de almacenamiento del stock.
  • Mejora aprovisionamiento de proveedores. Al sacar a fabricar grandes cantidades de productos, y no “pequeñas” como sería el sistema JIT, se consigue optimizar los procesos de compras a proveedores, y al mismo tiempo reducir costes, al realizar pedidos de mayor cantidad.
  • Mejora servicio al cliente. Al disponer de un stock fabricado, se mejoran los tiempos de servicio, ya que se ha estado fabricando más cantidad para cubrir las ventas futuras.
  • Mejora en la planificación de la producción. Como se sacarán a fabricar grandes cantidades del producto, se puede realizar una planificación más efectiva de la producción, reduciendo así costes, por ejemplo, con los tiempos empleados en cambios de moldes, etc.

Esta sería una breve explicación, de un sistema de producción basado en el histórico de ventas y algunos de sus beneficios, la cual espero haya aclarado dudas o puesto en conocimiento de nuevos sistemas de fabricación.

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Analista programador de aplicaciones en Clavei

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