Cómo realizar un Forecast: Las claves de Sergio Flores
Los pronósticos son esenciales para una buena gestión de inventarios. Sin embargo, la precisión de estos pronósticos varía según el producto y las condiciones del mercado, para esto existen métodos matemáticos y herramientas de software que ayudan a generar pronósticos basados en datos históricos. No obstante, los analistas también deben ajustar estos pronósticos basados en información cualitativa y eventos futuros conocidos.
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Sergio Flores, socio de DEMAFROST, compartió con Agenda Marítima su experiencia sobre cómo realizar un forecast eficaz. En una entrevista detallada, Flores explicó las complejidades y consideraciones que deben tenerse en cuenta para elaborar pronósticos precisos y útiles para la gestión empresarial.
El ingeniero y académico de la PUCV, mencionó que la mayoría de las empresas manufactureras cuentan con algún tipo de forecast, aunque la calidad y precisión de estos pueden variar significativamente. Un buen pronóstico requiere no solo la ejecución de cálculos estadísticos, sino también un control constante y una retroalimentación periódica. Destacó la dificultad inherente de evaluar la precisión de un pronóstico debido a la variabilidad natural de los productos y sus comportamientos de demanda.
El proceso de hacer un forecast incluye varias fases. En el mediano plazo, se deben considerar los próximos cuatro a seis meses, mientras que en el largo plazo, los pronósticos abarcan años. El pronóstico básico o estadístico se genera mediante modelos matemáticos que analizan datos históricos de ventas. Sin embargo, Flores advirtió que estos modelos deben ser capaces de identificar y excluir datos atípicos que podrían distorsionar los resultados, como periodos con ventas nulas debidas a la falta de inventario, o ventas extraordinariamente altas debido a liquidaciones o promociones.
Una vez obtenido el pronóstico estadístico básico, este debe ser ajustado según el conocimiento específico del negocio. Flores mencionó que los analistas pueden modificar el pronóstico base intuitivamente, basándose en eventos futuros conocidos, como promociones, cambios en el clima, o cualquier otra información relevante que pueda afectar la demanda. Este ajuste es crucial para reflejar con mayor precisión las expectativas de ventas.
Flores también explicó que un forecast efectivo no solo se basa en la generación de un valor esperado, sino en la definición de un rango probable de ventas, considerando la aleatoriedad inherente del mercado. Este enfoque probabilístico es esencial para una adecuada gestión de inventarios, ya que permite determinar el stock de seguridad necesario para cubrir las variaciones en la demanda.
Además, Flores subrayó la importancia de decisiones adicionales en la gestión de inventarios, como cuánto y cuándo comprar. Aunque el pronóstico de demanda es un paso crucial, es igualmente importante planificar la cantidad y el momento de las compras para optimizar los costos y minimizar los inventarios excesivos. Este proceso implica evaluar diversas opciones, desde comprar grandes cantidades con menos frecuencia hasta comprar cantidades menores más a menudo, y considerar factores como descuentos por volumen y costos de transporte.
Otra complejidad mencionada por Flores es la variabilidad en los tiempos de entrega y los costos asociados al transporte y almacenamiento. La logística juega un papel crucial, especialmente en un país como Chile, donde los tiempos de entrega pueden ser significativamente más largos que en otras regiones debido a la distancia geográfica. Este factor debe ser considerado cuidadosamente al planificar las compras para asegurar la disponibilidad de productos sin incurrir en costos excesivos de inventario.
Flores también abordó la importancia de herramientas tecnológicas en el proceso de forecast. Aunque muchas empresas utilizan hojas de cálculo para sus pronósticos, existen herramientas de software especializadas que pueden mejorar significativamente la precisión y eficiencia del proceso. Estos sistemas no solo automatizan el análisis de datos históricos, sino que también pueden aplicar diversos modelos matemáticos para identificar el más adecuado según las características específicas de cada producto.
Finalmente, Flores destacó que el éxito de un forecast no se basa únicamente en la tecnología, sino en la capacidad de los analistas y planificadores para interpretar y ajustar los datos según el conocimiento del mercado y las condiciones específicas del negocio. La combinación de herramientas avanzadas y la experiencia humana es fundamental para lograr pronósticos precisos y útiles para la toma de decisiones estratégicas en la empresa.
