Detecção de demanda híbrida:Preparando cadeias de suprimentos para tempos incertos

As cadeias de suprimentos de hoje são desafiadas pela proliferação da linha de produtos, redução dos ciclos de vida dos produtos, aumento da complexidade e grandes quantidades de dados. Para aumentar essa lista, os clientes estão se tornando mais exigentes e imprevisíveis; as tendências impulsionadas pela Internet estão mudando rapidamente, e as promoções e vendas estão sujeitas ao clima, ao lançamento de novos produtos e à economia.

Para estarem prontas para o que o amanhã pode trazer, as empresas devem entender como as mudanças nas cadeias de suprimentos afetam a demanda. Só então eles podem garantir que os produtos que os clientes desejam estejam disponíveis no momento certo.

O sensor de demanda, como o nome indica, é essencialmente a arte e a ciência de detectar tendências de curto prazo imediatamente, a fim de prever melhor o que os consumidores irão desejar. A demanda é impossível de prever perfeitamente porque é afetada por um número infinito de variáveis ​​conhecidas e desconhecidas. De acordo com um estudo da KPMG e da Economist Intelligence Unit, apenas 22% das previsões das empresas eram precisas em até cinco pontos percentuais. Em média, as projeções caíram 13%, causando um efeito significativo no preço das ações.

Muitos puristas se apegam a abordagens de previsão que usam médias ponderadas e outros métodos tradicionais fáceis de entender. Essa abordagem pode parecer confortável e acessível, mas só pode produzir previsões com base em padrões históricos de demanda. Faltam dados online e externos cruciais que podem fornecer uma visão quase em tempo real da demanda e o que a influencia.

Hoje existe uma maneira melhor. Tal como acontece com a previsão do tempo, é possível treinar sistemas de detecção de demanda inteligentes para prever o caos aparente da demanda do consumidor com um alto grau de precisão. Esses sistemas híbridos de detecção de demanda aplicam várias técnicas de previsão e tipos de dados.

O sensor de demanda híbrido é mais robusto, confiável e sustentável do que as alternativas de previsão simples. Ele não só se beneficia da aplicação de diferentes abordagens de planejamento, mas também se torna mais forte e mais responsivo à medida que a inteligência humana adicional e os conjuntos de dados são levados em consideração.

Um grande benefício do sensor de demanda é que ele incorpora imediatamente as tendências de curto prazo na previsão. Em vez de usar a mesma previsão em uma janela de 60 ou 90 dias, os planejadores obtêm insights que os capacitam a ajustar continuamente as previsões usando os dados de vendas mais recentes. Essa capacidade de reagir com mais rapidez e frequência às mudanças de demanda leva a maiores lucros e níveis de serviço, e menos desperdício.

Aqui estão alguns exemplos de como o sensor de demanda está ajudando as empresas a transformar insights em ações lucrativas:

• Otimize o planejamento upstream, extraindo diretamente os dados de PoS. O sensor de demanda torna possível extrair informações relevantes diretamente dos dados do ponto de venda (PoS). Isso ajuda os fabricantes a melhorar a precisão das previsões de vendas sem ter que esperar pela entrada de distribuidores e varejistas.
• Melhore a eficiência do planejamento da produção . O sensor de demanda fornece entradas mais frequentes para as operações de produção e abastecimento. Isso torna possível ajustar o plano de produção de acordo com o despacho ou despacho de pedidos, por exemplo.
• Ajustar continuamente o estoque upstream. O sensor de demanda ajuda a otimizar dinamicamente o estoque e equilibrar a rede, levando em consideração o estoque disponível em depósitos regionais, juntamente com a demanda prevista do cliente, por local.
• Feche a lacuna de entrada / saída. As equipes de entrada desejam encher os depósitos até sua capacidade; as equipes de saída se esforçam para esvaziá-los, enviando para varejistas e clientes. O sensor de demanda sincroniza esses dois grupos, mostrando uma única imagem global da demanda.
• Preveja a demanda sazonal com mais precisão. Melhorar a visibilidade da rede de distribuição é a chave para uma melhor resposta da cadeia de suprimentos. Isso é especialmente importante para acertar com itens sazonais que podem ser vendidos apenas em uma janela de tempo anual. O sensor de demanda torna possível, por exemplo, saber imediatamente quando os principais varejistas ficam sem estoque. Da mesma forma, quando um item não vende conforme o esperado, os fabricantes podem responder rapidamente ajustando a produção e o estoque para evitar a obsolescência.
• Estoque do tamanho certo para lançamentos de novos produtos. Como o ciclo de vida do produto continua a encurtar, gerenciar a substituição de itens é um desafio contínuo. O sensor de demanda ajuda as empresas a determinar os níveis de estoque ideais de versões de produtos novas e anteriores para atender aos níveis de serviço ao cliente.
• Melhore o desempenho da promoção. O sensor de demanda pode levar em consideração os dados de vendas, como atributos de promoção e detalhes de produto e mercado, para ajudar os planejadores a entender os fatores por trás do aumento promocional. Isso ajuda os planejadores a prever melhor o impacto de promoções futuras.

TireHub, um distribuidor de pneus de reposição, incorpora dados PoS locais em seu modelo de detecção de demanda, que é aprimorado com aprendizado de máquina. Os desafios gêmeos de proliferação e sazonalidade de SKU têm dificultado para o TireHub posicionar seu estoque de maneira ideal. Hoje, ela não planeja apenas as flutuações de demanda previsíveis (como o pico das vendas de pneus para neve no inverno), mas também as complexidades da demanda local, considerando quantos dos diferentes modelos de carros são vendidos local e regionalmente. Usando esse modelo, o TireHub foi capaz de automatizar totalmente grande parte de seu planejamento de reabastecimento, melhorar os resultados de negócios e construir capacidade para atender 70.000 pontos de entrega em apenas 18 meses.

Existem várias maneiras de detectar a demanda, e cada novo insight pode acelerar o tempo de reação e aumentar os lucros. Os maiores retornos dos processos de detecção de demanda estão em três áreas:

Previsão de curto prazo com dados de venda. A maneira mais fácil para as empresas começarem a detectar a demanda é usar os dados históricos mais granulares disponíveis. Isso geralmente envolve a análise de dados diários de vendas / envio para demanda usando horizontes de tempo curtos e ajustando a previsão de acordo. Esse tipo de fator de detecção de demanda no histórico de remessas, que está prontamente disponível na maioria dos sistemas de planejamento da cadeia de suprimentos ou de planejamento de recursos empresariais (ERP). Algumas ferramentas de planejamento incluem previsão estatística de curto prazo, para melhorar a capacidade de resposta das previsões às mudanças contínuas da demanda.

Incorpore dados de esgotamento. Ao detectar a demanda, é importante fazer um brainstorming de todas as fontes de dados úteis e possíveis que podem melhorar a previsão. A inteligência de sell-out downstream, como dados de cliente, PoS ou canal, por exemplo, pode ajudar a identificar tendências de demanda, dar avisos antecipados de problemas e fechar a lacuna entre o plano e o que está realmente acontecendo na cadeia de abastecimento.

Adicione dados externos e causais de demanda. O sensoriamento de demanda pode e deve também integrar variáveis ​​correlacionadas à demanda para criar uma previsão robusta, capaz de responder a uma ampla gama de eventos futuros, do conhecido ao desconhecido. Isso inclui flutuações do mercado de ações, promoções dos concorrentes, tendências de mídia social viral, lançamentos de novos produtos, clima e outros fatores externos.

Juntar todas as três peças - os dados de sell-in e sell-out junto com os casuais de demanda relevantes - fornece a imagem mais completa e unida possível da demanda. Ele também estabelece a base para o sensoriamento de demanda altamente automatizado, o que libera os planejadores para aplicar o conhecimento do negócio para melhorar ainda mais a previsão e o atendimento ao cliente.

Incontáveis ​​variáveis ​​internas e externas impactam a variabilidade da demanda, e isso só aumentará no enorme período de mudança que se avizinha. A melhor ferramenta para gerenciar variabilidade e garantir um alto serviço é o estoque. O sensor de demanda ajuda as empresas a usar o estoque da forma mais otimizada possível. Ele extrai os sinais importantes do ruído para aumentar a precisão das previsões, melhorar a visibilidade da demanda de curto prazo e minimizar o estoque - tudo isso enquanto melhora o serviço aos clientes. As empresas que investem hoje em ferramentas, processos e habilidades para impulsionar suas capacidades de detecção de demanda podem realmente estar prontas para o que quer que o amanhã possa trazer.

Robert Kaufholz é diretor de design de solução da ToolsGroup.