Resumen de Metodología para el pronóstico de la demanda en ambientes multiproducto y de alta variabilidad

Germán A. Méndez Giraldo, Eduyn Ramiro Lopez Santana

• español

  Este artículo presenta una metodología para la gestión de la demanda en ambientes multiproduc-to para diferentes eslabones de la cadena de suministro y con alta variabilidad en la demanda. La metodología propuesta consiste en dos fases: la primera busca una clasificación de los productos de acuerdo con dos criterios, uno de movimiento para representar la rotación de inventarios, y el segundo de importancia respecto a las variables costo, volumen y peso; el resultado de esta fase es un conjunto de categorías para clasificar los productos e identificar aquellos más importantes y aquellos que se deben descontinuar. La segunda fase consiste en realizar un pronóstico agregado de acuerdo con la variabilidad que se presenta en cada una de las categorías identificadas, se emplea el coeficiente de variación como medida de variabilidad y suavización exponencial doble y promedios móviles dobles como técnica de pronóstico, aunque la metodología es flexible y se pueden emplear otros métodos de series de tiempo. La metodología se implementó en una empresa líder en Colombia de productos polivinilos logrando una mejora del 10 % en la desviación absoluta promedio, aproximadamente. Por otro lado, se logró una reducción significativa en el inventario promedio de todo el sistema. Finalmente, este trabajo es una fase inicial para una clasificación dinámica de los productos para gestionar de forma integral los inventarios en una cadena de múltiples eslabones.

• English

  This paper provides a methodology for the demand management in multiproduct environments for several stages in a supply chain with high variability in the demand. The methodology proposed consists of two phases. The first phase looks for products classification according to two criterions, the first is the movement factor representing inventory's turns and the second is the importance factor given by variables such as cost, volume and weight. The output of this phase is a product category to identify the most important products and which should be discontinued. The second phase consists in performing an aggregate forecast according to the variability in each category. We use the coefficient of variation (CV) as measure of variability, and the double exponential smoothing method and the double moving average method as forecasting techniques, although the methodology is flexible to use another time series methods. The methodology was implemented in a leader company in Colombia of poly vinyl products achieving an improve of 10% in the mean absolute deviation, approximately. On the other hand the average inventory in the system was reducing significantly. Finally this work is a irst step for a dynamic classiication of goods in order to manage inventory holistically a multistage supply chain.