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Componentes de los patrones de demanda
El análisis de los patrones de demanda se realiza en tres dimensiones:
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Patrones de demanda (basados en cómo cambia la demanda a lo largo del tiempo y en cantidad)
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Demanda anual (cantidad total demandada durante un período de 12 meses)
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Duración del historial (el período de tiempo para el que están disponibles los datos históricos de la demanda)
El análisis clasifica los patrones de demanda en cuatro tipos distintos: uniformes, intermitentes, erráticos y irregulares. Cada uno se determina mediante el análisis de la frecuencia y la variabilidad de la demanda. Si hay productos incluidos en el ámbito de aplicación sin datos históricos, se agrupan en la sección Zero Forecast Demand. Para obtener más información, consulta Patrón de demanda.
La distribución de los patrones de demanda entre sus productos proporciona información valiosa sobre la fiabilidad prevista de las previsiones. Los productos con patrones de demanda uniformes (que muestran volúmenes y frecuencias de pedidos consistentes) suelen ofrecer las previsiones más fiables, ya que su comportamiento es más predecible. Por el contrario, los patrones erráticos o irregulares, caracterizados por picos irregulares y frecuencias de pedido variables, suelen reducir la fiabilidad de las previsiones debido a su naturaleza impredecible. Al comprender esta distribución, los planificadores de la demanda pueden establecer las expectativas adecuadas y tomar medidas proactivas.
El sistema también analiza la demanda de los últimos 12 meses (sujeta a una configuración de recorte), también conocida como demanda anual, inmediatamente antes de la fecha de inicio prevista. Por ejemplo, supongamos que la fecha de inicio de la previsión es el 15 de enero de 2024 (lunes) y que el período de planificación es semanal. El sistema considera que el período de análisis de los últimos 12 meses va del 16 de enero de 2023 al 14 de enero de 2024. El análisis de la demanda de los últimos 12 meses ayuda a los planificadores de la demanda a distinguir entre productos activos e inactivos y, al mismo tiempo, a identificar los productos en transición entre estos estados, patrones que afectan directamente a la fiabilidad de las previsiones. Al centrarse en el historial reciente y no en los patrones de datos más antiguos, puede tomar decisiones más fundamentadas sobre qué productos requieren una atención especial o enfoques de previsión alternativos, especialmente en casos como los de temporada, los productos descatalogados o los artículos que se están retirando gradualmente. Para obtener más información, consulte Forecast Algorithms.
La longitud del historial en años se calcula para cada granularidad de previsión (por ejemplo, una combinación de producto y ubicación) en función de las fechas más tempranas y más recientes disponibles en los datos históricos de demanda preprocesados, tras ajustar las fechas al inicio predeterminado del período. Este análisis ayuda a determinar si los productos han acumulado suficientes datos históricos como para generar previsiones fiables, y normalmente se necesitan un mínimo de dos años para captar los patrones estacionales y las tendencias a largo plazo.
