Administración de
La Demanda
AdministraciAdministracióón den de
La DemandaLa Demanda2
Pedro [email protected]
Noviembre 2008
• Introducción a MRPII de Oliver Wight
• Introducción a la Administración de la Demanda
• Proceso de Administración de la Demanda
• Control de Inventarios y Formulaciones
• Planeamiento del Suministro, Plan de Ventas & Operaciones (S&Op), Ejecución del Suministro
• Administración de la Demanda en el Organigrama de la Empresa
• Modelos de Preparación de Pronósticos
• Encuesta a Empresas � Valor Agregado
AGENDA
Planeamiento Estratégico
Pronóstico de Ventas
Planeamiento y Ejecucióndel Suministro
Planeamiento de Ventas y Operaciones
Ejecución de Ventas& Administración de Demanda
Un solo Juego de Números
Planeamiento dela Capacidad
El concepto clave de MRPII
INTRODUCCIÓN A MRPII DE OLIVER WIGHT
? !
Cuando se maneja un negocio en base a procesos de planeamiento de corto plazo:
• Costos Adicionales• Re-procesos• Inventarios Elevados• Clientes no Satisfechos
INTRODUCCIÓN A MRPII DE OLIVER WIGHT
El Sistema Informal :
PlaneamientoEstratégico
Planeamiento deVentas y
Operaciones
Pronóstico deVentas
Planeamientode Suministro
Ejecución delSuministro
Manejo de Demanday Suministro
Pronóstico deVentas
Pronóstico deVentas
Planeamientode Suministro
Manejo de Demanday Suministro
� “DEDOS” ACUSADORES
� NUMEROS NO CONFIABLES
� DUPLICIDAD DE FUNCIONES
� RESPONSABILIDAD NO ES CLARA
� MAL PLANEAMIENTO
� MUCHO REPROCESO
INTRODUCCIÓN A MRPII DE OLIVER WIGHT
? !Manufacturing Resource PlanningSe inició como un algoritmo Matemático para
calcular requerimientos de materiales y productos
INTRODUCCIÓN A MRPII DE OLIVER WIGHT
Proveedores Clientes
Información
Ventas / Mktg / RH
Finanzas / Logística / etc...
PlaneamientoEstratégico
Manufacturing Resource Planning IIEvolucionó hasta abarcar todos los procesos de
planeamiento del negocio
INTRODUCCIÓN A MRPII DE OLIVER WIGHT
• Planeamiento de Negocio Integrado
• Reducción de Costos e Inventarios
• Clientes Satisfechos • Incremento de la Productividad y
confiabilidad de los Procesos• Balance de demanda vs.
capacidad• Un solo juego de números de
planeamiento
INTRODUCCIÓN A MRPII DE OLIVER WIGHT
• Planeamiento Estratégico• Pronóstico de Ventas• Planeamiento de la Capacidad de Suministro• Plan de Ventas y Operaciones (S&OP)• Planeamiento y Ejecución del Suministro• Ejecución de la Demanda• Control de Inventarios y Formulaciones
INTRODUCCIÓN A MRPII DE OLIVER WIGHT
Este proceso es manejado por la Gerencia General, y consistebasicamente en definir los Objetivos, Metas, Estrategias y Medidas para el corto y mediano plazo los cuales son comunicados a toda la organización. Estos objetivos se traducen a su vez en planes de acción muy específicos quecada área desarrolla. Este proceso se realiza una vez al año y se revisa el progreso obtenido en forma periódica (mensual y trimestral) en toda la organización.
PLANEAMIENTO ESTRATEGICO
• Introducción a MRPII de Oliver Wight
• Introducción a la Administración de la Demanda
• Proceso de Administración de la Demanda
• Control de Inventarios y Formulaciones
• Planeamiento del Suministro, Plan de Ventas & Operaciones (S&Op), Ejecución del Suministro
• Administración de la Demanda en el Organigrama de la Empresa
• Modelos de Preparación de Pronósticos
• Encuesta a Empresas � Valor Agregado
AGENDA
INTRODUCCIÓN A LA ADMINISTRACIÓN DE LA DEMANDA
“EL FUTURO ES.....?”
HISTORIA
PLANES
Qué es el Pronóstico de la Demanda?
Para qué sirve un Proceso del Pronóstico de la Demanda?
Para identificar si existen diferencias entre la demanda y los objetivos
Para asegurar que los planes son entendidos en términos de volumen y cifras concretas
Si existen diferencias se analizan distintas propuestas para cerrarlas y alcanzar de esa manera los objetivos.
INTRODUCCIÓN A LA ADMINISTRACIÓN DE LA DEMANDA
Quiénes participan del proceso?
Las Areas funcionales clave son:
• Ventas• Marketing • Logística• Finanzas
Las posiciones típicas involucradas son:
• Ventas: Gerente de Ventas y Gerente de Demanda• Marketing: Gerente de Marketing y Gerente de Marca• Finanzas: Analistas Financieros• Logística: Gerente de Planeamiento Logístico
INTRODUCCIÓN A LA ADMINISTRACIÓN DE LA DEMANDA
OCT NOV DEC FYTD JAN FEB MAR JFM APR MAY JUN AMJ FYTOT OBJ
PLAN VENTAS 21 21 21 120 22 23 21 66 23 24 22 69 255 260
Actual 23 20 23 118
Diff 2 -1 2 -2
Principios del proceso del Pronóstico de la Demanda
INTRODUCCIÓN A LA ADMINISTRACIÓN DE LA DEMANDA
Horizonte de planeamiento de 12-18 meses (por semana/ región)
4
OCT NOV DEC FYTD JAN FEB MAR JFM APR MAY JUN AMJ FYTOT OBJ
PLAN VENTAS 21 21 21 120 22 23 21 66 23 24 22 69 255 260
Actual 23 20 23 118
Diff 2 -1 2 -2
Principios del proceso de Demand Forecasting
INTRODUCCIÓN A LA ADMINISTRACIÓN DE LA DEMANDA
Horizonte de planeamiento de 12-18 meses (por semana/ región)
4
OCT NOV DEC FYTD JAN FEB MAR JFM APR MAY JUN AMJ FYTOT OBJ
PLAN VENTAS 21 21 21 120 22 23 21 66 23 24 22 69 255 260
Actual 23 20 23 118
Diff 2 -1 2 -2
Principios del proceso de Demand Forecasting
INTRODUCCIÓN A LA ADMINISTRACIÓN DE LA DEMANDA
Horizonte de planeamiento de 12-18 meses (por semana/ región)
4
OCT NOV DEC FYTD JAN FEB MAR JFM APR MAY JUN AMJ FYTOT OBJ
PLAN VENTAS 21 21 21 120 22 23 21 66 23 24 22 69 255 260
Actual 23 20 23 118
Diff 2 -1 2 -2
Principios del proceso de Demand Forecasting
INTRODUCCIÓN A LA ADMINISTRACIÓN DE LA DEMANDA
Horizonte de planeamiento de 12-18 meses (por semana/ región)
4
Principios del proceso del Pronóstico de la Demanda
INTRODUCCIÓN A LA ADMINISTRACIÓN DE LA DEMANDA
Bases del
Planeamiento
5
a Suministro no
Restringido
b Basado en Planes
cBasado en aprendizaje:
supuestos documentados y
Forecast Accuracy
d Foco en A SKU’s y
B SKU’s
90% del Negocio
INTRODUCCIÓN A LA ADMINISTRACIÓN DE LA DEMANDA
Pronóstico de
Iniciativas
6
aInformación de lanzamientos
en otras regiones de Ventas, Marketing y
Estudios de mercado
bEscenarios altos y bajos para
análisis y simulación si es
necesario
c Incluido en el Pronóstico
6 meses antes del lanzamiento
Principios del proceso del Pronóstico de la Demanda
INTRODUCCIÓN A LA ADMINISTRACIÓN DE LA DEMANDA
Aprobado por los
Gerentes de Ventas
y Marketing
7
Procesos de cambio
de acuerdo a las
políticas de S&OP
8
Medidas de performance
implementadas para mejorar
el proceso
9
Principios del proceso del Pronóstico de la Demanda
• Introducción a MRPII de Oliver Wight
• Introducción a la Administración de la Demanda
• Proceso de Administración de la Demanda
• Control de Inventarios y Formulaciones
• Planeamiento del Suministro, Plan de Ventas & Operaciones (S&Op), Ejecución del Suministro
• Administración de la Demanda en el Organigrama de la Empresa
• Modelos de Preparación de Pronósticos
• Encuesta a Empresas � Valor Agregado
AGENDA
El Pronóstico de la Demanda en el Planeamiento Integral del Negocio:
PROCESO DE ADMINISTRACIÓN DE LA DEMANDA
Planeamiento Estratégico
Planeamiento de la Capacidad
Pronóstico de la Demanda
Planeamiento de Ventas y
Operaciones
Planeamiento y Ejecución del
Suministro
Ejecución de Ventas y Ejecución de
Demanda
Proceso del Pronóstico de Demanda
• Estimado de Ventas por SKU / marca / categoría• Documentación de Supuestos
ProcesoVentas históricas (por sku/marca/categoría
zona/ciudady modelos de regresión
Resultados yMedidas: forecast accuracy,
plan de ventas
Datos del Mercado:tamaños, shares,
estudios de consumidoresPlan de marketing
e iniciativas
Información del campo: clientes,
competencia (precios y actividades)
Inventarios en el mercado
19
24
JUL AUG SEP OCT NOV DEC JAN FEB MAR APR MAY
HISTORIA FORECASTa b
c
PROCESO DE ADMINISTRACIÓN DE LA DEMANDA
NECESIDAD DEDEMAND
FORECAST
N
SI
ANALISIS DE INFORMACION
PASODept Demand
Manager VENTASF&A Estudio de
Mercado
-------------------
Logistica MARKETING
ANALIZARDATOS
PREPARAR EL FORECAST
CON SUPUESTOS
DEMANDFORECAST
HECHO
REUNIR DATOS HISTORICOS DE VENTASCALCULAR
RESULTADOSDE FCST.
ACCURACY
PREPARAR PLANESDE ACTIVIDADES
REPORTAR INVENTARIOS
ESTIMADOSEN LOS CANALESDE DISTRIBUCION
PREPARARPLAN DE PRECIOS
PREPARARPLAN DE MARKETING
Y CAENDARIODE ACTIVIDADES
REPORTE DEACTIVIDADES DE LA
COMPETENCIA.
PREPARARPLANES
ALTERNATIVOS
BUSQUEDA DE INFORMACION
GENERACIONDEL FORECASTDE DEMANDAY VALIDACION
Inteligencia deLa Competencia
-------------------
ES NECESARIO
CAMBIAR LOSPLANES ?
REPORTE DEMERCADO Y CONSUMO
ESTIMADOS DE INICIATIVAS
REUNION PARAACORDAR EL
FORECAST
PROCESO DEL PRONÓSTICO DE DEMANDA
0.0
5.0
10.0
15.0
20.0
25.0
30.0
35.0
40.0
45.0
Jul-9
8
Sep-
98
Nov-
98
Ene-
99
Mar-9
9
May-9
9
Jul-9
9
Sep-
99
Nov-
99
Ene-
00
Mar-0
0
May-0
0
Jul-0
0
Sep-
00
Nov-
00
Ene-
01
Mar-0
1
May-0
1
Actuals Forecast
Xbar UCL
LCL UCL/3
LCL/3
Gráficos de Demanda Histórica
Formatos de Pronósticos de Demanda: Consumo Masivo
MODELOS DE PREPARACIÓN DE PRONÓSTICOS
MARCA XXX
Mar-01 Apr-01 May-01 Jun-01 Jul-01 Ago-01 Sep-01 Oct-01 Nov -01 Dic-01
ACTUALES / FORECAST 13.0 11.8 23.0 16.3 26.6 19.6 16.6 20.6 20.6 18.6
b) Base Forecast 13.0 13.0 13.0 16.0 16.0 16.0 16.0 16.0 16.0 16.0BLOQUES1) Precio
Cambios de Precio -3.0 -4.0 -4.0
Reducción Temporal de Precio 12.5 10.0
MERCADO
Crecimiento 0.3 0.3 0.3 0.3 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6
Actividades de la Competencia
Actividades del Trade 2.4 2.2 0.9 3.0 2.0
3) INITIATIVES
Introducción Iniciativa PA-26 0.3 0.3 0.3
Introducción Iniciativa MM-65 4.0 2.0 2.0
Formatos de Demand Forecasting: Consumo Masivo
MODELOS DE PREPARACIÓN DE PRONÓSTICOS
Jun-00 Jul-00 Aug-00 Sep-00 Oct-00 Nov-00 Dec-00 Jan-01 Feb-01 Mar-01 Apr-01 May-01 Jun-01 Jul-01 Aug-01
Base 13.3 13.3 13.3 13.3 13.3 13.3 13.3 13.3 13.3 13.3 13.3 13.3 13.3 13.3 13.3Precio 7.6 5.4 1.0 -4.3 10.0 7.6Ajust Inv Trade -0.5LanzamientoCompetenciaOtros -1.0 2.6 0.9 0.5 0.6 0.1 -0.3 -1.5Forecast 12.3 15.9 20.9 14.2 13.3 19.2 13.9 14.4 8.5 13.0 11.8 23.3 13.3 20.9 13.3Actual 12.3 15.9 20.9 14.2 13.1 19.2 13.9 14.4 8.5 13.0 11.8 23.0
Formato de Building Blocks: Actividades no Identificadas � “Otros”
Formatos de Demand Forecasting: Consumo Masivo
Para qué sirve el Proceso de Ejecución de la Demanda?
Tiene como objetivo el seguimiento del plan de ventas y operaciones en el mes en curso de tal manera de identificar las desviaciones del mismo y elevar las decisiones críticas de negocio al más alto nivelPara asegurar que los planes son entendidos en términos de volumen y cifras concretas
ADMINISTRACIÓN DE LA DEMANDA � EJECUCION DE LA DEMANDA
La Ejecución de la Demanda en el Planeamiento Integral del Negocio:
PROCESO DE ADMINISTRACIÓN DE LA DEMANDA
Planeamiento Estratégico
Planeamiento de la Capacidad
Pronóstico de la Demanda
Planeamiento de Ventas y
Operaciones
Planeamiento y Ejecución del
Suministro
Ejecución de Ventas y Ejecución de
Demanda
EJECUCIÓN DE LA DEMANDA
(1) Controlar el Plande Ventas y Operacionesen el mes actual (cero)
? !
(2) Evaluar Alternativas
Definir los Tiempos Racionar las Ventas Suspender las Ventas
Re-programar Acordar con el cliente
(3) Recomendar Estrategia a la Gerencia
Clasificación de SKU´S ABC
Usados para enfocar el planeamiento en 20% de los SKU’s que generan 80% del negocio. Los “A” SKUsgeneran el 80% del volumen, utilidades y esfuerzos de servicio al cliente.
SKUs para nuevos productos deben ser incluidos 6 meses antes de su introducción. De esta manera se obtiene información diferenciada.
PROCESO DE ADMINISTRACIÓN DE LA DEMANDA
“A” SKUs: 75% hits dentro de rango de +-20%
“B” SKUs: 75% hits dentro de rango de +-25%
Objetivos adicionales: 75% hits dentro de rango de :a. Marcas con más de 1 SKU, +-10%b. Categorías con más de 1 marca, +- 5%c. Total Compañía, +-5%
Objetivos típicos de Pronósticos de Demanda
PROCESO DE ADMINISTRACIÓN DE LA DEMANDA
TOTAL Forecast Accuracy SKU´s +/- 25% - PERU
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
Jul-9 9 Aug-99 Sep-99 Oct-99 Nov-99 Dec-99 Jan-00 Feb-00 Mar-00 Ap r-00 May-00 Jun-00
FO
RE
CA
ST
AC
CU
RA
CY
(%
)
Actual Hoshin
FORECAST ACCURACY
FY 98/99 Jul-99 Aug-99 Sep-99 Oct-99 Nov-99 Dec-99 Jan-00 Feb-00 M ar-00 Apr-00 M ay-00 Jun-00 FYTD AVGActual 54% 55% 60% 60% 65% 70% 75% 70% 65% 79% 35% 65% 70% 58%Hoshin 75% 75% 75% 75% 75% 75% 75% 75% 75% 75% 75% 75% 75% 75%GAP -21% -20% -15% -15% -10% -5% 0% -5% -10% 4% -40% -10% -17%
PROCESO DE ADMINISTRACIÓN DE LA DEMANDA
PROCESO DE ADMINISTRACIÓN DE LA DEMANDA
Brand XXX FORECAST ACCURACY - APR 01
50%
60%
70%
80%
90%
100%
110%
120%
130%
140%
150%
Jul-00 Aug-00 Sep-00 Oct-00 Nov-00 Dec-00 Jan-0 1 Feb-01 Mar-0 1 Apr-01 May-01 Jun-01
%
Actual Low er Limit Upper Limit
FORECAST ACCURACY
FY 98/99 Jul-00 Aug-00 Sep-00 Oct-00 Nov-00 Dec-00 Jan-01 Feb-01 M ar-01 Apr-01 M ay-01 Jun-01 FYTD AVGActual 94% 70% 94% 85% 115% 55% 76% 57% 69% 90% 84% 80%Lower Limit 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95%Upper Limit 105% 105% 105% 105% 105% 105% 105% 105% 105% 105% 105% 105% 105% 105%
GAP N/A -30% -6% -15% 15% -45% -24% -43% -31% -10% -16% -20%
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• Introducción a la Administración de la Demanda
• Proceso de Administración de la Demanda
• Control de Inventarios y Formulaciones
• Planeamiento del Suministro, Plan de Ventas & Operaciones (S&Op), Ejecución del Suministro
• Administración de la Demanda en el Organigrama de la Empresa
• Modelos de Preparación de Pronósticos
• Encuesta a Empresas � Valor Agregado
AGENDA
(1) Exactitud de Inventarios ( Productos Terminados,Materias Primas)
MATERIAL X
SISTEMA DE PLANEAMIENTOY CONTROL
=Cantidad/Calidad/Ubicación
INVENTARIO FISICO = INVENTARIO DEL SISTEMA
CONTROL DE INVENTARIOS � ERI O IRA
ERI � Exactitud de los registros de inventariosIRA � Inventory Record Accuracy
CONTROL DE FORMULACIONES � BOM
(2) Exactitud de Listas de Materiales(Formulas / Factores de Uso)
PERFUMER
COMP B1ESCENCIA
X3ESCENCIA
X2ESCENCIA
X1
H2O
PERFUMER
COMP B1ESCENCIA
X3ESCENCIA
X2ESCENCIA
X1
H2O
=
FORMULASISTEMA DE PLANEAMIENTO
Y CONTROL
BOM � Bill of materials
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• Administración de la Demanda en el Organigrama de la Empresa
• Modelos de Preparación de Pronósticos
• Encuesta a Empresas � Valor Agregado
AGENDA
?
?
?
Proporciona la Recomendación/Alternativaspara Soportar el Plan de Ventas
QUE ES PLANEAMIENTO DEL SUMINISTRO
Plan deVentas y Oper.
Pronóstico deDemanda
Planeamientode Suministro
PLANEAMIENTO DEL SUMINISTRO � SOPORTA EL S&OP
PLANEAMIENTO DEVENTAS Y OPERACIONES(Sales & Operations Plan)
“ESTE ES EL PLAN....”“Adelante!”“Si
podemos!”
PLAN DE VENTAS Y OPERACIONES (S&OP)
Soporta el Plan Estratégicocon Planes Realistas
Plan Estratégico
S&OP - Plan deVentas y Oper.
PLAN DE VENTAS Y OPERACIONES (S&OP)
Rol del Gerente General
�Dueño del Proceso
�Autoriza el Plan de Ventas y Suministro
�Maneja S&OP con “Un Solo Juego de Números”
�Asegura la Mejora Contínua
PLAN DE VENTAS Y OPERACIONES (S&OP)
S&OPPronóstico deDemanda & Supuestos
Resultados &Medidas
El Plan Estratégico
Recom. de Suministro &Alternativas
EscenariosFinancieros
EL PLAN
-Plan de Ventas-Plan de Suministro-Supuestos Documentados-Pasos a seguir
INGRESOS &SALIDAS
PLAN DE VENTAS Y OPERACIONES (S&OP)
PASODept Gerente
GeneralDemandManager Ventas Logistica F&A Marketing
NECES.DE
OBJETIVOS
RRHH Sistemas
PLANEAMIENTOESTRATEGICO
DEMANDFORECAST
PLAN CAPACSUMINISTRO
APROBACIONDEL PLAN
EJECUTARPLAN DE VENTAS
OBJETIVOS DENEGOCIO
ALCANZADOS
PLANEAMIENTO ESTRATEGICO DEL NEGOCIO
FORECASTING
PLAN DE VENTAS
Y OPERAC.
EJECUCION
REVISION DERESULTADOSDE NEGOCIO
S
N
EJECUTAR PLANDE SUMINISTRO
Inteligencia Comp
PREPARARPLANES
PREPARARPLANES
PREPARARPLANES
PREPARARPLANES
PREPARARPLANES
PREPARARPLANES
PREPARARPLANES
SE ALCANZOOBJETIVOS?
PLAN DE VENTAS Y OPERACIONES (S&OP)
TOTAL SHAMPOOS SALES 1.3 1.1 1.2 3.62 1.1 0.6 0.7 2.40 0.6 0.4 0.5 1.52 0.7 0.7 0.8 2.09 9.63SUPPLY 4.1 0.0 4.1 8.25 0.0 0.7 0.0 0.65 0.0 0.0 0.0 0.00 0.0 0.0 0.0 0.00 8.90INVENT. 5.34 4.22 7.16 6.01 6.13 5.41 4.83 4.42 3.89 3.23 2.57 1.80
SKU 1 SALES 1.33 1.11 1.17 3.62 1.15 0.56 0.70 2.40 0.58 0.41 0.53 1.52 0.66 0.66 0.77 2.09 9.63SUPPLY 4.14 0.00 4.11 8.25 0.00 0.68 -0.02 0.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 8.90INVENT. 5.34 4.22 7.16 6.01 6.13 5.41 4.83 4.42 3.89 3.23 2.57 1.80
TOTAL ACONDICIONADOR SALES 0.0 0.0 0.0 0.00 1.0 1.1 0.7 2.83 0.5 0.3 0.5 1.30 0.6 0.6 0.6 1.76 5.88SUPPLY 0.0 0.0 0.0 0.00 2.8 1.3 4.0 8.11 -1.6 2.8 0.0 1.19 0.0 0.0 0.0 0.00 9.30INVENT. 0.0 0.0 0.0 1.8 2.0 5.3 3.2 5.6 5.2 4.6 4.1 3.4
SKU 1 SALES 0.00 1.04 1.06 0.72 2.83 0.52 0.32 0.46 1.30 0.56 0.56 0.64 1.76 5.88SUPPLY 0.00 2.80 1.29 4.03 8.11 -1.61 2.80 0.00 1.19 0.00 0.00 0.00 0.00 9.30INVENT. 1.76 1.98 5.29 3.16 5.64 5.18 4.62 4.06 3.42
SKU CODE Jul Aug Sep JAS Oct Nov Dec OND Jan Feb Mar JFM Apr May Ju n AMJ FYTOT
PLAN DE VENTAS Y OPERACIONES (S&OP)
DRP
MPS
MRP
AlamcenTrujillo
AlmacenPuno
AlmacenArequipa
AlmacenCentral
Componentes
Ventas a Clientes
ProveedoresSS
Procesos dePlaneamiento
DistributionRequirementsPlanning
MasterProductionSchedule
MaterialsRequirementsPlanning
SupplierScheduling
Comprar
Producir
Distribuir
Procesos deEjecución
Plan deVentas yOperaciones
EJECUCION DEL SUMINISTRO
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• Modelos de Preparación de Pronósticos
• Encuesta a Empresas � Valor Agregado
AGENDA
1. Area De Planeamiento de Ventas � en Ventas
ADMINISTRACION DE LA DEMANDA EN EL ORGANIGRAMA DE LA EMPRESA
RH F&A MKTG LOGISTICA MANUFACTURA
Planeamiento de Ventas
VENTAS
GG
1. Area De Planeamiento de Ventas � en MKTG
RH F&A
Planeamiento de Ventas
MKTG LOGISTICA MANUFACTURA VENTAS
GG
3. Etapa de Implementación de Administración de la Demanda � reportando al Gerente General
ADMINISTRACION DE LA DEMANDA EN EL ORGANIGRAMA DE LA EMPRESA
4. Etapa de Transición � Reportando al Gerente de Ventas
RH F&A MKTG LOGISTICA & MANUFACTURA VENTAS Administración de la Demnda
GG
RH F&A MKTG LOGISTICA & MANUFACTURA
Administración de la Demanda
VENTAS
GG
RH F&A MKTG
Administración de la Demanda
LOGISTICA & MANUFACTURA VENTAS
GG
Etapa de Consolidación y Mejora � Reportando al Gerente de Logística
ADMINISTRACION DE LA DEMANDA EN EL ORGANIGRAMA DE LA EMPRESA
Etapa de Consolidación y Mejora � Estructura Matricial
ADMINISTRACION DE LA DEMANDA EN EL ORGANIGRAMA DE LA EMPRESA
Equipo Multifuncional
GG
F&AMKTG Logística Ventas
Equipo Multifuncional
Equipo Multifuncional
Equipo Multifuncional Administración de la Demanda
Equipo Multifuncional
Estructura Matricial
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• Modelos de Preparación de Pronósticos
• Encuesta a Empresas � Valor Agregado
AGENDA
Patrones de Datos Históricos en Demand Forecasting:
TendenciaTendenciaHorizontalHorizontal
EstacionalEstacional CCííclicoclico
MODELOS DE PREPARACIÓN DE PRONÓSTICOS
Modelos para hacer Demand Forecasting
a = (a = (ΣΣxx²²ΣΣyy -- ΣΣxxΣΣxyxy ) / () / (nnΣΣxx²² -- ((ΣΣxx) ) ²²))
b = (b = (nnΣΣxyxy -- ΣΣxxΣΣyy ) / () / (nnΣΣxx²² -- ((ΣΣxx) ) ²²))
r = (r = (nnΣΣxyxy -- ΣΣxxΣΣyy ) / ) / \\ ((nnΣΣxx²² -- ((ΣΣxx) ) ²²) () (nnΣΣyy²² -- ((ΣΣyy) ) ²²) )
εε = D = D -- yy
El objetivo es minimizar El objetivo es minimizar εε²²
δδ εε²² = 0= 0
εε11 = D= D11 -- ( a + b x( a + b x 11 ))
y = a + y = a + bxbx
εε11 = y= y11 -- ( a + b x( a + b x 11 ))
Coeficiente de CorrelaciCoeficiente de Correlaci óón rn rIndica que tan buena es la relaciIndica que tan buena es la relaci óón entre las n entre las variablesvariables
Para efectos prPara efectos pr áácticos si r > 0.85 se asume una buena correlacicticos si r > 0.85 se asume una buena correlaci óón en n en forecastingforecasting
y = a + y = a + bxbx
r r εε [[--1, +1]1, +1]
I. Demanda futura como funciI. Demanda futura como funci óón de tiempo....n de tiempo....
MODELOS DE PREPARACIÓN DE PRONÓSTICOS
Datos Años Demanda1 1971 582 1972 653 1973 734 1974 765 1975 786 1976 877 1977 888 1978 939 1979 99
10 1980 106
11 1981 109
55
65
75
85
95
105
115
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
RLRL
y = a + y = a + bxbx y = 55.13 + 4.94xy = 55.13 + 4.94x
I. Demanda futura como funciI. Demanda futura como funci óón de tiempo....n de tiempo....
a = (a = (ΣΣxx²²ΣΣyy -- ΣΣxxΣΣxyxy ) / () / (nnΣΣxx²² -- ((ΣΣxx) ) ²²))
b = (b = (nnΣΣxyxy -- ΣΣxxΣΣyy ) / () / (nnΣΣxx²² -- ((ΣΣxx) ) ²²))
r = (r = (nnΣΣxyxy -- ΣΣxxΣΣyy ) / ) / \\ ((nnΣΣxx²² -- ((ΣΣxx) ) ²²) () (nnΣΣyy²² -- ((ΣΣyy) ) ²²) )
Modelos para hacer Demand Forecasting
MODELOS DE PREPARACIÓN DE PRONÓSTICOS
Demanda futura como funciDemanda futura como funci óón de valores de demanda histn de valores de demanda hist óóricos: Anricos: An áálisis de Series de Tiempolisis de Series de Tiempo
D(tD(t+1) = f {+1) = f { D(tD(t), ), D(tD(t--1), 1), D(tD(t--2),.....}2),.....}
A su vez existen 2 modelos bA su vez existen 2 modelos b áásicos para calcular la demanda:sicos para calcular la demanda:
1) Promedios M1) Promedios M óóvilesviles
Promedio Móvil Promedio MóvilAño Demanda n= 3 períodos n= 6 períodos69 3270 4071 5072 28 40.773 30 39.374 44 36.075 40 34.0 37.376 25 38.0 38.777 52 36.3 36.278 48 39.0 36.579 40 41.7 39.880 44 46.7 41.5
Y = (32+40+50) / 3 = 40.7
Modelos para hacer Demand Forecasting
MODELOS DE PREPARACIÓN DE PRONÓSTICOS
2) 2) SuavizamientoSuavizamiento ExponencialExponencial
D(tD(t+1) = F {+1) = F {D(tD(t), ), D(tD(t--1), 1), D(tD(t--2),.....}2),.....}
F(tF(t+1) = +1) = FtFt + + αα ( ( DtDt -- FtFt))
Promedio Móvil Promedio Móvil Suavizamiento ExpAño Demanda n= 3 períodos n= 6 períodos α = 0.269 3270 40 32.0071 50 33.6072 28 40.7 36.8873 30 39.3 35.1074 44 36.0 34.0875 40 34.0 37.3 36.0776 25 38.0 38.7 36.8577 52 36.3 36.2 34.4878 48 39.0 36.5 37.9979 40 41.7 39.8 39.9980 44 46.7 41.5 39.9981 ?? 44.0 41.5 40.79
F(81) = 39.99 + 0.2F(81) = 39.99 + 0.2 ( 44.0 ( 44.0 -- 39.99) = 40.7939.99) = 40.79
Modelos para hacer Demand Forecasting
MODELOS DE PREPARACIÓN DE PRONÓSTICOS
Modelos para hacer Demand Forecasting
MODELOS DE PREPARACIÓN DE PRONÓSTICOS
2) 2) SuavizamientoSuavizamiento ExponencialExponencial �������� F(tF(t+1) = +1) = FtFt + + αα ( ( DtDt -- FtFt))
20
25
30
35
40
45
50
55
69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80
Demanda α = 0.2 α = 0.8 α = 1
II. II. ForecastForecast por Causapor Causa
Se basan en la presunciSe basan en la presuncióón de que los valores de una variable tienen relacin de que los valores de una variable tienen relacióón con uno o mn con uno o máás factores.s factores.Demanda futura es funciDemanda futura es funcióón de factores:n de factores:D = D = f(ingresosf(ingresos, precio, , precio, precioprecio de competencia, publicidad, nuevos productos, etc.)de competencia, publicidad, nuevos productos, etc.)TambiTambiéén se resuelven usando Ann se resuelven usando Anáálisis de Regresioneslisis de Regresiones
Presupuesto DemandaAño de Construccion de Cemento
US $ MM Tons75 3.1 5076 6.6 12077 1.0 2578 5.7 7079 8.3 15080 10.1 12081 5.4 10082 7.0 14083 3.7 5084 6.4 90
85 8.0 123.19
Modelos para hacer Demand Forecasting
MODELOS DE PREPARACIÓN DE PRONÓSTICOS
0
20
40
60
80
100
120
140
160
1.0 3.1 3.7 5.4 5.7 6.4 6.6 7.0 8.0 8.3 10.1
II. II. ForecastForecast por Causapor Causa
Se basan en la presunciSe basan en la presuncióón de que los valores de una variable tienen relacin de que los valores de una variable tienen relacióón con uno o mn con uno o máás factores.s factores.Demanda futura es funciDemanda futura es funcióón de factores:n de factores:
D = D = f(ingresosf(ingresos, precio, , precio, precioprecio de competencia, publicidad, nuevos productos, etc.)de competencia, publicidad, nuevos productos, etc.)TambiTambiéén se resuelven usando Ann se resuelven usando Anáálisis de Regresioneslisis de Regresiones
a = (a = (ΣΣxx²²ΣΣyy -- ΣΣxxΣΣxyxy ) / () / (nnΣΣxx²² -- ((ΣΣxx) ) ²²))
b = (b = (nnΣΣxyxy -- ΣΣxxΣΣyy ) / () / (nnΣΣxx²² -- ((ΣΣxx) ) ²²))
y = 11.51 + 13.96xy = 11.51 + 13.96x
Suponiendo que el presupuesto de construcciSuponiendo que el presupuesto de construcci óón n para 1985 es de US $ 8 MM:para 1985 es de US $ 8 MM:
y = 11.51 + 13.96 (8.0)y = 11.51 + 13.96 (8.0)
y = 123.19 y = 123.19 tonstons
Presupuesto DemandaAño de Construccion de Cemento
US $ MM Tons75 3.1 5076 6.6 12077 1.0 2578 5.7 7079 8.3 15080 10.1 12081 5.4 10082 7.0 14083 3.7 5084 6.4 90
85 8.0 123.19
Modelos para hacer Demand Forecasting
MODELOS DE PREPARACIÓN DE PRONÓSTICOS
Modelos para hacer Demand Forecasting
MM US M M TonPresupuesto Permisos de Demanda
Año Construcción Construccion Cemento75 3.1 4.1 50.076 6.6 16.2 120.077 1.0 9.6 25.078 5.7 1.2 70.079 8.3 20.4 150.080 10.1 2.4 120.081 5.4 15.6 100.082 7.0 25.8 140.083 3.7 2.0 50.084 6.4 3.2 90.0
F = a + b1 * x1 + b2 * x2
Regresiones Múltiples en modelos por causa
?
MODELOS DE PREPARACIÓN DE PRONÓSTICOS
Regresiones Múltiples en modelos por causa
x1 x2 y y2 X1 ^2 X2 2̂ x1 * y x2 * y x1 * x2MM US M M Ton n 10
Presupuesto Permisos de DemandaAño Construcción Construccion Cemento
1 75 3.1 4.1 50.0 2500 9.61 16.81 155 205.0 12.712 76 6.6 16.2 120.0 14400 43.56 262.44 792 1944.0 106.923 77 1.0 9.6 25.0 625 1 92.16 25 240.0 9.64 78 5.7 1.2 70.0 4900 32.49 1.44 399 84.0 6.845 79 8.3 20.4 150.0 22500 68.89 416.16 1245 3060.0 169.326 80 10.1 2.4 120.0 14400 102.01 5.76 1212 288.0 24.247 81 5.4 15.6 100.0 10000 29.16 243.36 540 1560.0 84.248 82 7.0 25.8 140.0 19600 49 665.64 980 3612.0 180.69 83 3.7 2.0 50.0 2500 13.69 4 185 100.0 7.410 84 6.4 3.2 90.0 8100 40.96 10.24 576 288.0 20.48
55.0 57.3 100.5 915.0 99525.0 390.4 1718.0 6109.0 11381.0 622.4
ΣΣyy = = nana + b1+ b1ΣΣx1 + b2x1 + b2ΣΣx2x2ΣΣx1y = ax1y = aΣΣx1 + b1x1 + b1ΣΣx1x1²² + b2+ b2ΣΣx1x2x1x2ΣΣx2y = ax2y = aΣΣx2 + b1x2 + b1ΣΣx1x2 + b2x1x2 + b2 ΣΣx2 x2 ²²
F = 7.6 + 11.65 * x1 + 1.69 * x2
a 7.6b1 11.65b2 1.69
Si para el año 1985:x1 es 8 MM U$ X2 es 18 M permisos
F = 7.6 + 11.65 * 8 + 1.69 * 18F = 131.38 M Toneladas
Modelos para hacer Demand Forecasting
MODELOS DE PREPARACIÓN DE PRONÓSTICOS
Modelos para hacer DemandForecasting:Ajuste Estacional con RegresionLineal
MODELOS DE PREPARACIÓN DE PRONÓSTICOSVentas n 36
Mes M Unidadesx y xy x2 y2 RL y/RL Spi=AVG(Sp estac)1 Jan 307 307.0 1 94249.0 404.5 0.8 0.644 Sp12 Feb 257 514.0 4 66049.0 410.0 0.6 0.509 Sp23 Mar 290 870.0 9 84100.0 415.6 0.7 0.648 Sp34 Apr 323 1292.0 16 104329.0 421.1 0.8 0.691 Sp45 May 425 2125.0 25 180625.0 426.7 1.0 0.930 Sp56 Jun 589 3534.0 36 346921.0 432.2 1.4 1.170 Sp67 Jul 791 5537.0 49 625681.0 437.8 1.8 1.541 Sp78 Aug 643 5144.0 64 413449.0 443.3 1.5 1.320 Sp89 Sep 454 4086.0 81 206116.0 448.9 1.0 0.903 Sp910 Oct 725 7250.0 100 525625.0 454.4 1.6 1.408 Sp1011 Nov 547 6017.0 121 299209.0 460.0 1.2 1.068 Sp1112 Dec 605 7260.0 144 366025.0 465.5 1.3 1.171 Sp1225 Jan 316 7900.0 625 99856.0 537.7 0.626 Feb 251 6526.0 676 63001.0 543.2 0.527 Mar 338 9126.0 729 114244.0 548.8 0.628 Apr 370 10360.0 784 136900.0 554.3 0.729 May 472 13688.0 841 222784.0 559.9 0.830 Jun 593 17790.0 900 351649.0 565.4 1.031 Jul 777 24087.0 961 603729.0 571.0 1.432 Aug 702 22464.0 1024 492804.0 576.5 1.233 Sep 513 16929.0 1089 263169.0 582.0 0.934 Oct 766 26044.0 1156 586756.0 587.6 1.335 Nov 639 22365.0 1225 408321.0 593.1 1.136 Dec 668 24048.0 1296 446224.0 598.7 1.1
666.0 18057.0 355614.0 16206.0 10139471.0
a 398.9b 5.54942 r = 0.33 Muy bajo
y = a + bx 389.9 + 5.54x
RL Fcst R/L37 Jan 604.2 389 604.238 Feb 609.8 310 609.839 Mar 615.3 399 615.340 Apr 620.9 429 620.941 May 626.4 583 626.442 Jun 632.0 739 632.043 Jul 637.5 982 637.544 Aug 643.1 849 643.145 Sep 648.6 585 648.646 Oct 654.2 921 654.247 Nov 659.7 704 659.748 Dec 665.3 779 665.3
Fcst = RL * Spi
Se han escondido los datos del mes 13 al
mes 24
MODELOS DE PREPARACIÓN DE PRONÓSTICOS
0
200
400
600
800
1000
1200
Jan
Mar
May Ju
l
Sep
Nov Jan
Mar
May Ju
l
Sep
Nov Jan
Mar
May Ju
l
Sep
Nov Jan
Mar
May Ju
l
Sep
Nov
Ventas /RL ES 0.3 ES 0.7
RecomendaciRecomendacióón n �� Usar una RegresiUsar una Regresióón Lineal con Estacionalidad para ser mn Lineal con Estacionalidad para ser máás agresivo en el s agresivo en el pronpronóóstico considerando que las ventas del astico considerando que las ventas del añño 1998 han sido mayores al ao 1998 han sido mayores al añño 1997.o 1997.
III. III. ForecastForecast por Juiciopor Juicio
Se basan en los estimados hechos por personas que tienen mucha Se basan en los estimados hechos por personas que tienen mucha experiencia en un negocio en particular.experiencia en un negocio en particular.
D = f est. (ingresos, precio, D = f est. (ingresos, precio, precioprecio de competencia, publicidad, nuevos productos, de competencia, publicidad, nuevos productos, etc.)etc.)
Son usados en negocios pequeSon usados en negocios pequeñños o cuando no se tiene informacios o cuando no se tiene informacióón n histhistóóricarica
Modelos para hacer Demand Forecasting
MODELOS DE PREPARACIÓN DE PRONÓSTICOS
• Introducción a MRPII de Oliver Wight
• Introducción a la Administración de la Demanda
• Proceso de Administración de la Demanda
• Control de Inventarios y Formulaciones
• Planeamiento del Suministro, Plan de Ventas & Operaciones (S&Op), Ejecución del Suministro
• Administración de la Demanda en el Organigramade la Empresa
• Modelos de Preparación de Pronósticos
• Encuesta a Empresas � Valor Agregado
AGENDA
ENCUESTA A EMPRESAS – VALOR AGREGADO
• Resultados de Encuestas a Empresas sobre oportunidades de mejora en la Administración de la Demanda
Bibliografía
A Managerial Guide to Business ForecastingDennis Ellis / Jay Nathan
Understanding Business ForecastingC.L. Jain
Pedro Sevil L.Gerente Solución Consumo MasivoTel. 313-6600 / [email protected]