Pronóstico de demanda en la cadena de suministro: tipos y métodos

El pronóstico de demanda es el proceso de estimar, a partir de datos históricos y variables del mercado, qué cantidad de un producto o servicio van a solicitar los clientes en un periodo futuro. En una cadena de suministro hay que tener en cuenta diferentes factores para evitar despilfarros y tiempos de espera; por eso la gestión eficaz de una cadena debe incluir siempre este pronóstico de la demanda futura.

Se considera un pronóstico de demanda a todas las decisiones relacionadas con la cadena de suministro tomadas antes de que esa demanda se haya materializado, además forman la base de toda planificación de una cadena. Por lo tanto, lo que debe realizar el responsable de una cadena en primer lugar, es pronosticar la demanda del cliente.

¿Cuáles son las características del pronóstico de demanda en la cadena de suministro?

Un pronóstico de demanda fiable combina el histórico de ventas con variables externas (estacionalidad, promociones, tendencias del mercado) para anticipar cómo va a evolucionar la demanda. No es un cálculo puntual: es un proceso continuo que debe revisarse y ajustarse a medida que llegan nuevos datos de ventas reales, y cuanto más lejano es el horizonte que abarca, menos preciso resulta.

¿Qué tipos de pronóstico de demanda existen según el horizonte temporal?

• Los pronósticos a corto plazo se realizan cada mes o menos y el tiempo de planteamiento tiene vigencia de un año. Se usan para proyectos de abastecimiento, producción, asignación de mano de obra a las plantillas de trabajadores y planificación de los departamentos de fabricación.
• Por otra parte, los pronósticos a medio plazo abarcan un periodo entre seis meses a tres años. Estos se usan para estimar los planes de ventas, producción, flujos de efectivo y realización de presupuestos.
• Y por último, los pronósticos a largo plazo tienen una duración de tres o más años. Esta modalidad se usa en la planificación de nuevas inversiones, lanzamiento de productos o tecnológicos, así como en la realización de proyectos. En general, los pronósticos de largo plazo son menos precisos que los de corto plazo; es decir, los primeros tienen una mayor desviación del error en relación con la media de los segundos.

¿Qué debe tener en cuenta una empresa para hacer un buen pronóstico de demanda?

• Porque los pronósticos siempre son imprecisos y por tanto deben incluir tanto el valor esperado como una medida de error del pronóstico. Por tanto, el error de pronóstico o la incertidumbre de la demanda debe ser una información clave en la mayor parte de las decisiones de la cadena de suministro. Pero son pocas las empresas que llevan un registro del error de pronóstico.
• Los pronósticos agregados suelen ser más precisos que los desagregados, ya que tienden a tener una menor desviación del error en relación con la media. La clave está en el nivel de agregación: no es lo mismo pronosticar la demanda de una referencia (SKU) concreta que la de una familia de productos o la del conjunto de la empresa — cuanto mayor sea la agregación, más preciso será el pronóstico (el PIB, por ejemplo, es la agregación de la producción de muchas compañías, y los ingresos de una empresa son la agregación de sus distintas líneas de producto).
• En general, cuanto más arriba está una compañía en una cadena de suministro mayor será la distorsión de la información que reciba, un ejemplo clásico de esto es el efecto de látigo. El pronóstico colaborativo basado en las ventas al cliente final ayuda a las empresas que se encuentran más lejos del consumidor a disminuir el error de pronóstico.

¿Qué métodos existen para pronosticar la demanda?

Los métodos para elaborar un pronóstico de demanda se dividen en dos grandes bloques. Los métodos cuantitativos parten de los registros históricos de ventas y aplican técnicas estadísticas como el promedio móvil, el suavizado exponencial o la regresión lineal; son los más fiables cuando hay suficiente histórico de datos. Los métodos cualitativos se apoyan en el criterio de expertos cuando no hay histórico suficiente, como el método Delphi (consulta estructurada a un panel de expertos), el estudio de mercado o la estimación agregada del equipo comercial.

Por ejemplo, una pyme con ventas estables puede calcular el promedio móvil de los últimos meses y ajustarlo con el porcentaje de crecimiento esperado; si además detecta estacionalidad (picos en campañas concretas), conviene aplicar un suavizado exponencial que dé más peso a los datos recientes. Un pronóstico más preciso permite dimensionar mejor el inventario de seguridad y reducir tanto las roturas de stock como el exceso de existencias, ajustando la reposición a la demanda real de forma similar al principio que sigue el método Kanban.