Demand forecasting
Modelos predictivos de demanda para distribuidores y fabricantes
Una previsión de demanda útil debe anticipar cantidades dentro del horizonte en el que la empresa todavía puede actuar: comprar, producir, reasignar inventario o revisar prioridades.
Un modelo predictivo de demanda estima ventas o consumo futuros por producto, categoría, región o canal y mide su error frente al método de planificación que utiliza hoy la empresa.
De la previsión a la decisión
El objetivo no es producir una gráfica aislada. Traducimos la previsión a la pregunta que condiciona la operación: qué cantidad necesita cada referencia y en qué momento.
El horizonte se define a partir de los plazos reales de aprovisionamiento o fabricación. Una previsión que llega después de la fecha de decisión no tiene valor operativo.
- Demanda esperada y rango de incertidumbre.
- Referencias con desviaciones o riesgo material.
- Cantidad y prioridad recomendadas para revisión.
Datos necesarios
Como punto de partida buscamos entre 18 y 24 meses de histórico, aunque la cantidad adecuada depende de la estacionalidad y la frecuencia de la operación. Trabajamos con ventas, pedidos, inventario, roturas, plazos y contexto comercial cuando está disponible.
- Histórico a la granularidad de la decisión.
- Identificación consistente de productos y fechas.
- Promociones, festivos o eventos si explican parte de la demanda.
Validación mediante backtesting
Simulamos qué habría pronosticado el modelo en distintos momentos del pasado sin permitirle ver el futuro. Después comparamos su error, sesgo y estabilidad con la referencia que utiliza el equipo actualmente.
Solo recomendamos continuar cuando el resultado es suficientemente consistente y existe una mejora que puede convertirse en impacto operativo.
Preguntas frecuentes
¿Qué diferencia hay entre forecasting y una proyección en Excel?
El forecasting cuantitativo separa entrenamiento y validación, mide el error fuera de muestra y compara alternativas de forma reproducible. Una proyección manual puede ser válida, pero debe evaluarse con la misma disciplina para saber cuándo funciona y cuándo falla.
¿Se puede prever la demanda de productos nuevos?
Sí, aunque con más incertidumbre. Se pueden utilizar productos comparables, atributos, curvas de lanzamiento y escenarios. La calidad de la previsión dependerá de la evidencia disponible.
¿Qué métrica de error se utiliza?
Depende del negocio y de la granularidad. Podemos utilizar WAPE, MAE, sesgo y métricas operativas como roturas, cobertura o capital inmovilizado. La métrica se elige antes de evaluar el modelo.
¿Trabajáis únicamente en Madrid?
No. MP está basada en Madrid y trabaja con empresas de toda España y de forma internacional cuando los datos, el proceso y la coordinación lo permiten.