El agotamiento de existencias -cuando los niveles de inventario son insuficientes para satisfacer la demanda de los clientes- puede ocasionar pérdida de ventas, disminución de la confianza de los clientes y tensiones innecesarias en la cadena de suministro. Afortunadamente, Minitab Statistical Software y el análisis predictivo proporcionan las herramientas necesarias para identificar proactivamente los factores que contribuyen a los agotamientos de existencias y optimizar el inventario.
En esta publicación, demostraremos cómo utilizar Minitab Statistical Software para analizar un conjunto de datos e identificar los impulsores clave de los desabastecimientos.
Paso 1: Analizar las tendencias históricas
Para prever la demanda y evitar que se agoten las existencias, empiece por analizar los datos históricos. Estos datos proporcionan información sobre los patrones de ventas anteriores, las preferencias de los clientes y el impacto de factores externos como promociones, vacaciones o condiciones económicas. Al revisar las tendencias a lo largo del tiempo, puede identificar la estacionalidad, los picos de ventas y los periodos de baja demanda. Estos patrones son cruciales para establecer una base de referencia de la demanda prevista.
Por ejemplo, si observa un aumento constante de las ventas durante determinados meses o en respuesta a campañas de marketing específicas, puede utilizar esa información para predecir la demanda futura. Comprender estos patrones ayuda a evitar el exceso o la falta de existencias, lo que puede ocasionar desperdicios o ventas perdidas.
En Minitab, herramientas como el análisis de regresión y el análisis de series de tiempo pueden ayudar a identificar patrones significativos en sus datos, dándole una imagen más clara de la demanda esperada, como en este ejemplo:
El equipo de esta empresa minorista puede utilizar el análisis de series temporales para generar proyecciones de ingresos basadas en la estacionalidad. En este ejemplo, la empresa genera una parte significativa de sus ingresos durante el cuarto trimestre. Conocer estas cifras anticipadas puede conducir a una planificación más informada y basada en datos.
Paso 2: Incorporar datos en tiempo real para análisis en vivo
Los datos en tiempo real son cruciales para adaptar los pronósticos a las condiciones cambiantes del mercado. Con Minitab Connect, usted puede transmitir datos en vivo a su análisis, asegurando que sus pronósticos se mantengan actualizados. Esto incluye tendencias de ventas, actualizaciones de la cadena de suministro y retrasos en la producción.
Por ejemplo, si la demanda aumenta inesperadamente debido a la falta de existencias de un competidor, los análisis en vivo de Minitab Connect le permiten ajustar rápidamente los niveles de inventario. Al integrar múltiples fuentes de datos, usted puede construir tableros en vivo que se actualizan continuamente, dándole una visión clara y en tiempo real de sus pronósticos de inventario y demanda. Esto garantiza decisiones más rápidas y basadas en datos para evitar roturas de stock y optimizar el inventario.
Al combinar los datos históricos con las actualizaciones en tiempo real, estará bien equipado para tomar decisiones informadas sobre el inventario. Sin embargo, para prevenir realmente las roturas de stock y optimizar su inventario, es esencial ir un paso más allá con el análisis predictivo.
Paso 3: Aprovechar el análisis predictivo
El análisis predictivo le permite ir más allá de los datos históricos y la información en tiempo real al analizar las relaciones entre los diversos factores que influyen en los desabastecimientos.
Utilizamos aprendizaje automático automatizado en el Módulo de análisis predictivo de Minitab para demostrar esto. Nuestro conjunto de datos incluye factores potenciales que podrían conducir al desabastecimiento de una determinada marca de auriculares Bluetooth.
El equipo quería ver qué factor se asociaba de forma más consistente con un desabastecimiento. Recopilaron datos de las últimas 50 semanas sobre el plazo de entrega de los pedidos, el nivel de existencias al principio de la semana, la tasa de reposición al final de cada semana, la previsión de unidades vendidas y las unidades vendidas reales. A continuación, utilizaron el aprendizaje automático para determinar cuál de estas variables era la más significativa:
Curiosamente, el plazo de entrega más largo fue el factor más importante para predecir la falta de existencias.
Se trata de un problema relativamente sencillo de resolver. Haciendo los pedidos antes (a mediados de semana, en lugar de a finales), la empresa podría reducir drásticamente la probabilidad de que se agoten las existencias. El equipo podría aplicar esos cambios y volver a medir sus datos dentro de varios meses y utilizar el software estadístico Minitab para ver si había una diferencia estadísticamente significativa en el número de roturas de stock que experimentaban.
Logre una gestión proactiva del inventario con información basada en datos
La prevención de desabastecimientos requiere un enfoque estratégico que combine análisis histórico, datos en tiempo real y análisis predictivo. Con Minitab Statistical Software y Predictive Analytics, usted puede identificar impulsores clave de desabastecimiento, ajustar estrategias de inventario en tiempo real y aprovechar modelos avanzados para tomar decisiones proactivas. Al adoptar estas herramientas y técnicas, su empresa puede asegurar niveles óptimos de inventario, minimizar las interrupciones en la cadena de suministro y mantener la confianza de los clientes.
¿Desea obtener más información acerca de cómo Minitab puede ayudarle a reducir las roturas de inventario? Póngase en contacto con nosotros hoy mismo.
