Las empresas utilizan la previsión de series de tiempo para tomar decisiones de planificación fundamentales que les ayuden a navegar por futuros inciertos. Esta publicación está destinada a dirigirse a las partes interesadas de la cadena de suministro, que comparten la necesidad común de determinar cuántos productos terminados se necesitan en una variedad mixta de horizontes temporales de planificación. Además de planificar cuántas unidades de bienes se necesitan, las empresas a menudo necesitan saber dónde se necesitarán para crear un inventario geográficamente óptimo.
El delicado equilibrio entre el exceso y la escasez de oferta
Si los fabricantes producen muy pocas piezas o productos terminados, la falta de oferta resultante puede obligarlos a tomar decisiones difíciles de racionar los recursos disponibles entre sus socios comerciales o unidades de negocios. Como resultado, las órdenes de compra pueden tener tasas de aceptación más bajas y obtener menos ganancias. Más abajo en la cadena de suministro, si un minorista tiene muy pocos productos para vender, en relación con la demanda, puede decepcionar a los compradores debido a la falta de existencias. Cuando el comprador minorista tiene una necesidad inmediata, estas deficiencias pueden resultar en la compra a un minorista alternativo o a una marca sustitutiva. Esta sustitución puede suponer un riesgo de abandono si el alternativo se convierte en el nuevo predeterminado.
En el otro extremo del péndulo de la oferta, un exceso de oferta de bienes también puede acarrear sanciones. Los artículos sobrantes ahora deben mantenerse en el inventario hasta que se vendan. Se espera que cierto grado de existencias de seguridad ayude a superar la incertidumbre de la demanda esperada; sin embargo, el exceso de inventario genera ineficiencias que pueden diluir los resultados de una organización. Especialmente cuando los productos son perecederos, un exceso de oferta puede provocar la pérdida total o parcial de la inversión inicial realizada para adquirir el producto terminado vendible.
Incluso cuando los productos no son perecederos, durante el almacenamiento se convierten efectivamente en un recurso inactivo que podría estar disponible en el balance como efectivo libre o usarse para realizar otras inversiones. Dejando a un lado los balances, los costos de almacenamiento y transporte no son gratuitos. Las organizaciones suelen tener una cantidad finita de capacidades logísticas y de almacenamiento organizadas. Deben operar dentro de estas limitaciones, utilizando eficientemente los recursos disponibles.
Al enfrentarse a la elección entre un exceso o una escasez de oferta, en promedio, la mayoría de las organizaciones prefieren un exceso de oferta por elección explícita. El costo mensurable de la escasez de oferta suele ser mayor, a veces varios múltiplos, en comparación con el costo del exceso de oferta, que analizamos en las secciones siguientes.
La razón principal del sesgo hacia el exceso de oferta es evitar el costo intangible de perder la buena voluntad de los clientes cuando los productos no están disponibles. Los fabricantes y minoristas piensan en el valor para el cliente a largo plazo y quieren fomentar la lealtad a la marca; esta misión ayuda a informar su estrategia de cadena de suministro.
En esta sección, examinamos las desigualdades resultantes de la asignación de demasiados o muy pocos recursos siguiendo un proceso de planificación de la demanda. A continuación, investigamos el pronóstico de series de tiempo y cómo las predicciones de la demanda pueden combinarse de manera óptima con las estrategias de oferta a nivel de artículo.
Enfoques clásicos de los ciclos de planificación de ventas y operaciones.
Históricamente, los pronósticos se han logrado con métodos estadísticos que dan como resultado pronósticos puntuales, que proporcionan un valor más probable para el futuro. Este enfoque a menudo se basa en formas de promedios móviles o regresión lineal, que busca ajustar un modelo utilizando un enfoque de mínimos cuadrados ordinario. Un pronóstico puntual consta de un único valor de predicción medio. Debido a que el valor de pronóstico puntual está centrado en una media, se espera que el valor verdadero esté por encima de la media, aproximadamente el 50% de las veces. Esto deja un 50% restante del tiempo en el que el número real caerá por debajo del pronóstico puntual.
Los pronósticos puntuales pueden ser interesantes, pero pueden hacer que los minoristas se queden sin artículos imprescindibles el 50% de las veces si se siguen sin una revisión de expertos. Para evitar que no se atienda a los clientes, los planificadores de la oferta y la demanda aplican anulaciones de juicios manuales o ajustan los pronósticos puntuales mediante una fórmula de stock de seguridad. Las empresas pueden utilizar su propia interpretación de una fórmula de existencias de seguridad, pero la idea es ayudar a garantizar que el suministro de productos esté disponible en un horizonte incierto a corto plazo. En última instancia, los planificadores tendrán que decidir si inflan o desinflan las predicciones de pronóstico puntuales promedio, de acuerdo con sus reglas, interpretaciones y visión subjetiva del futuro.
La previsión de series temporales moderna y de última generación permite elegir
Para satisfacer las necesidades de pronóstico del mundo real, AWS proporciona un conjunto amplio y profundo de capacidades que brindan un enfoque moderno para el pronóstico de series temporales. Ofrecemos servicios de aprendizaje automático (ML) que incluyen, entre otros, Lienzo de Amazon SageMaker (para más detalles, consulte Entrene un modelo de pronóstico de series temporales más rápido con Amazon SageMaker Canvas Quick build), Pronóstico del Amazonas (Inicie su viaje exitoso con la previsión de series temporales con Amazon Forecast), o Amazon SageMaker algoritmos incorporados (Pronóstico profundo de la demanda con Amazon SageMaker). Además, AWS desarrolló un paquete de software de código abierto, AutoGluón, que admite diversas tareas de aprendizaje automático, incluidas aquellas en el dominio de series temporales. Para obtener más información, consulte Pronóstico fácil y preciso con AutoGluon-TimeSeries.
Considere el pronóstico puntual discutido en la sección anterior. Los datos del mundo real son más complicados de lo que se pueden expresar con una estimación promedio o de línea de regresión recta. Además, debido al desequilibrio entre el exceso y la falta de oferta, se necesita más de una estimación puntual. Los servicios de AWS abordan esta necesidad mediante el uso de modelos de aprendizaje automático junto con regresión cuantil. La regresión cuantil le permite seleccionar entre una amplia gama de escenarios de planificación, que se expresan como cuantiles, en lugar de depender de pronósticos de un solo punto. Son estos cuantiles los que ofrecen opciones, que describimos con más detalle en la siguiente sección.
Previsiones diseñadas para atender a los clientes y generar crecimiento empresarial
La siguiente figura proporciona una visión de un pronóstico de serie temporal con múltiples resultados, posible gracias a la regresión cuantil. La línea roja, denotada con p05, ofrece una probabilidad de que se espera que el número real, cualquiera que sea, caiga por debajo de la línea p05, aproximadamente el 5% de las veces. Por el contrario, esto significa que el 95% de las veces, el número real probablemente caerá por encima de la línea p05.
A continuación, observe la línea verde, indicada con p70. El valor real caerá por debajo de la línea p70 aproximadamente el 70 % de las veces, lo que deja un 30 % de posibilidades de que supere el p70. La línea p50 proporciona una perspectiva media sobre el futuro, con una probabilidad de 50/50 de que los valores caigan por encima o por debajo de p50, en promedio. Estos son ejemplos, pero cualquier cuantil se puede interpretar de la misma manera.
En la siguiente sección, examinamos cómo medir si las predicciones cuantiles producen un exceso o una escasez de oferta por artículo.
Medir el exceso y la escasez de oferta a partir de datos históricos
La sección anterior demostró una forma gráfica de observar predicciones; otra forma de verlos es de forma tabular, como se muestra en la siguiente tabla. Al crear modelos de series de tiempo, parte de los datos se retienen de la operación de entrenamiento, lo que permite generar métricas de precisión. Aunque el futuro es incierto, la idea principal aquí es que la precisión durante un período de espera es la mejor aproximación de cómo se comportarán las predicciones de mañana, en igualdad de condiciones.
La tabla no muestra métricas de precisión; más bien, muestra valores verdaderos conocidos del pasado, junto con varias predicciones cuantiles desde p50 hasta p90 en pasos de 10. Durante los recientes cinco períodos históricos, la demanda real fue de 218 unidades. Las predicciones cuantiles ofrecen una gama de valores, desde un mínimo de 189 unidades hasta un máximo de 314 unidades. En la siguiente tabla, es fácil ver que p50 y p60 dan como resultado una oferta insuficiente, y los últimos tres cuantiles dan como resultado un exceso de oferta.
Anteriormente señalamos que existe una asimetría entre el exceso y la escasez de oferta. La mayoría de las empresas que eligen conscientemente un exceso de oferta lo hacen para evitar decepcionar a los clientes. La pregunta crítica es: “Para el futuro, ¿contra qué número de predicción cuantil debería basarse el plan de negocios?” Dada la asimetría que existe, es necesario tomar una decisión ponderada. Esta necesidad se aborda en la siguiente sección donde las cantidades pronosticadas, como unidades, se convierten a sus respectivos significados financieros.
Seleccionar automáticamente los puntos cuantiles correctos en función de maximizar las ganancias o los objetivos de servicio al cliente.
Para convertir valores cuantiles en valores comerciales, debemos encontrar la penalización asociada con cada unidad de exceso de existencias y con cada unidad de falta de existencias, porque rara vez son iguales. Una solución para esta necesidad está bien documentada y estudiada en el campo de la investigación operativa, lo que se conoce como problema del vendedor de periódicos. Whitin (1955) fue el primero en formular un modelo de demanda que incluía los efectos de los precios. El problema de los vendedores de periódicos debe su nombre a una época en la que los vendedores de periódicos tenían que decidir cuántos periódicos comprarían para el día. Si eligieran un número demasiado bajo, se agotarían antes de tiempo y no alcanzarían su potencial de ingresos ese día. Si elegían una cifra demasiado alta, se quedaban atrapados con las “noticias de ayer” y corrían el riesgo de perder parte de su inversión especulativa de primera hora de la mañana.
Para calcular por unidad las penalizaciones por exceso y por defecto, hay algunos datos necesarios para cada elemento que desea pronosticar. También puede aumentar la complejidad especificando los datos como un par de artículo+ubicación, par de artículo+cliente u otras combinaciones según las necesidades comerciales.
- Valor de venta esperado para el artículo.
- Costo total de los bienes para comprar o fabricar el artículo.
- Costos de tenencia estimados asociados con mantener el artículo en inventario, si no se vende.
- Valor residual del artículo, si no se vende. Si son muy perecederos, el valor de rescate podría acercarse a cero, lo que resultaría en una pérdida total del costo original de la inversión en bienes. Cuando es estable en almacenamiento, el valor de recuperación puede estar por debajo del valor de venta esperado para el artículo, dependiendo de la naturaleza del artículo almacenado y potencialmente envejecido.
La siguiente tabla demuestra cómo se autoseleccionaron los puntos cuantiles entre los puntos de pronóstico disponibles en períodos históricos conocidos. Consideremos el ejemplo del artículo 3, que tuvo una demanda real de 1,578 unidades en períodos anteriores. Una estimación de p50 de 1,288 unidades habría sido insuficiente, mientras que un valor de p90 de 2,578 unidades habría producido un excedente. Entre los cuantiles observados, el valor p70 produce una ganancia máxima de $7,301. Sabiendo esto, puedes ver cómo una selección de p50 resultaría en una multa cercana a $1,300, en comparación con el valor de p70. Este es sólo un ejemplo, pero cada elemento de la tabla tiene una historia única que contar.
Resumen de la solución
El siguiente diagrama ilustra un flujo de trabajo propuesto. Primero, Wrangler de datos de Amazon SageMaker Consume predicciones retrospectivas producidas por un pronosticador de series temporales. A continuación, las predicciones retrospectivas y los datos reales conocidos se combinan con metadatos financieros por elementos. En este punto, utilizando predicciones retrospectivas, una transformación de SageMaker Data Wrangler calcula el costo unitario de las previsiones insuficientes y excesivas por artículo.
SageMaker Data Wrangler traduce el pronóstico unitario a un contexto financiero y selecciona automáticamente el cuantil específico del artículo que proporciona la mayor cantidad de ganancias entre los cuantiles examinados. El resultado es un conjunto tabular de datos, almacenado en Amazon S3, y es conceptualmente similar a la tabla de la sección anterior.
Finalmente, se utiliza un pronosticador de series de tiempo para producir pronósticos con fecha futura para períodos futuros. Aquí, también puede optar por impulsar operaciones de inferencia o actuar sobre los datos de inferencia, según el cuantil elegido. Esto puede permitirle reducir los costos computacionales y al mismo tiempo eliminar la carga de la revisión manual de cada elemento. Los expertos de su empresa pueden tener más tiempo para centrarse en artículos de alto valor, mientras que a miles de artículos de su catálogo se les pueden aplicar ajustes automáticos. Como punto de consideración, el futuro tiene cierto grado de incertidumbre. Sin embargo, en igualdad de condiciones, una selección mixta de cuantiles debería optimizar los resultados en un conjunto general de series temporales. Aquí en AWS, le recomendamos que utilice dos ciclos de predicción de retención para cuantificar el grado de mejoras encontradas con la selección de cuantiles mixtos.
Guía de soluciones para acelerar su implementación
Si desea recrear la solución de selección de cuantiles analizada en esta publicación y adaptarla a su propio conjunto de datos, le proporcionamos un conjunto de datos de muestra sintéticos y un archivo de flujo de muestra de SageMaker Data Wrangler para que pueda comenzar. GitHub. Completar toda la experiencia práctica debería llevarle menos de una hora.
Proporcionamos esta publicación y una guía de solución de muestra para ayudarlo a acelerar su tiempo de comercialización. El principal habilitador para recomendar cuantiles específicos es SageMaker Data Wrangler, un servicio de AWS especialmente diseñado para reducir el tiempo que lleva preparar datos para casos de uso de ML. SageMaker Data Wrangler proporciona una interfaz visual para diseñar transformaciones de datos, analizar datos y realizar ingeniería de funciones.
Si es nuevo en SageMaker Data Wrangler, consulte Comience con Data Wrangler para entender cómo lanzar el servicio a través de Estudio Amazon SageMaker. Independientemente, tenemos más de 150 publicaciones de blog que ayudan a descubrir diversas transformaciones de datos de muestra abordadas por el servicio.
Conclusión
En esta publicación, analizamos cómo la regresión cuantil permite múltiples puntos de decisión empresarial en el pronóstico de series de tiempo. También analizamos las sanciones de costos desequilibradas asociadas con la previsión excesiva o insuficiente; a menudo, la penalización por falta de oferta es varios múltiplos de la penalización por exceso de oferta, sin mencionar que la falta de oferta puede causar la pérdida de buena voluntad con los clientes.
La publicación analiza cómo las organizaciones pueden evaluar múltiples puntos de predicción de cuantiles teniendo en cuenta los costos de exceso y escasez de oferta de cada artículo para seleccionar automáticamente el cuantil que probablemente proporcione la mayor ganancia en períodos futuros. Cuando sea necesario, puede anular la selección cuando las reglas comerciales prefieran un cuantil fijo en lugar de uno dinámico.
El proceso está diseñado para ayudar a alcanzar los objetivos comerciales y financieros y, al mismo tiempo, eliminar la fricción de tener que aplicar manualmente criterios de valoración a cada elemento pronosticado. SageMaker Data Wrangler ayuda a que el proceso se ejecute de forma continua porque la selección de cuantiles debe ser dinámica con los datos cambiantes del mundo real.
Cabe señalar que la selección de cuantiles no es un evento único. El proceso también debe evaluarse durante cada ciclo de pronóstico, para tener en cuenta cambios que incluyen el aumento del costo de los bienes, la inflación, los ajustes estacionales, la introducción de nuevos productos, las demandas cambiantes de los consumidores y más. El proceso de optimización propuesto se ubica después de la generación del modelo de series de tiempo, lo que se conoce como paso de entrenamiento del modelo. Las selecciones de cuantiles se realizan y utilizan con el paso de generación de pronósticos futuros, a veces llamado paso de inferencia.
Si tiene alguna pregunta sobre esta publicación o desea profundizar en las necesidades únicas de su organización, comuníquese con su equipo de cuenta de AWS, su arquitecto de soluciones de AWS o abra un nuevo caso en nuestro centro de soporte.
Referencias
- DeYong, GD (2020). El vendedor de periódicos que fija precios: revisión y ampliaciones. Revista internacional de investigación de producción, 58 (6), 1776–1804.
- Liu, C., Letchford, AN y Svetunkov, I. (2022). Problemas de vendedores de periódicos: un método integrado de estimación y optimización. Revista europea de investigación operativa, 300(2), 590–601.
- Punia, S., Singh, SP y Madaan, JK (2020). Del análisis predictivo al prescriptivo: un modelo de vendedor de noticias de múltiples artículos basado en datos. Sistemas de apoyo a la decisión, 136.
- Trapero, JR, Cardós, M., & Kourentzes, N. (2019). Combinación óptima de pronóstico cuantil para mejorar la estimación del stock de seguridad. Revista internacional de previsión, 35 (1), 239–250.
- Whitin, TM (1955). Control de inventarios y teoría de precios. Ciencias de la gestión. 2 61–68.
Sobre la autora
charles laughlin es arquitecto principal de soluciones especializado en IA/ML y trabaja en el equipo de servicio de Amazon SageMaker en AWS. Ayuda a dar forma a la hoja de ruta del servicio y colabora diariamente con diversos clientes de AWS para ayudarlos a transformar sus negocios utilizando tecnologías de vanguardia y liderazgo intelectual de AWS. Charles tiene una maestría en Gestión de la Cadena de Suministro y un doctorado. en Ciencia de Datos.
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- Fuente: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/beyond-forecasting-the-delicate-balance-of-serving-customers-and-growing-your-business/
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