Guía de previsión de la producción para pymes

Además de pronosticar la demanda de los clientes, la fabricación consiste en ajustar la capacidad de producción a las ventas previstas. En esta entrada de blog, repasamos los aspectos esenciales de la previsión de la producción, analizamos cómo implementar un sistema de previsión y vemos el papel que puede desempeñar el software de fabricación para garantizar que la planta de producción se ajuste a las cifras de ventas previstas.

¿Qué es la previsión de la producción?

La previsión de fabricación, o previsión de la producción, es el proceso de alinear la demanda prevista con la producción de la forma más precisa posible. Es una parte sistemática de la planificación de la demanda que intenta predecir los requisitos de producción de los productos fabricados con el fin de optimizar los programas de producción, la asignación de recursos y la eficiencia en la planta de producción.

Al igual que la previsión de la demanda, que predice la demanda de productos por parte de los clientes, la previsión de la producción se basa en datos de alta calidad para predecir los requisitos de producción. Se utilizan datos de diversas fuentes, como las tasas de producción históricas, los datos de la cadena de suministro y de adquisición, la información sobre la programación de la producción, los tiempos de entrega y los niveles de inventario. Estos datos se analizan utilizando métodos de previsión cualitativos y cuantitativos para realizar predicciones fiables que permitan optimizar los planes de producción.

Así, mientras que las previsiones de demanda predicen lo que quieren los clientes, las previsiones de producción predicen qué producir, cuándo y en qué cantidades, para satisfacer esa demanda.

Previsión de la producción vs. planificación de la demanda

La planificación de la demanda es el proceso empresarial global que consiste en determinar los requisitos del mercado en cuanto a productos para garantizar que una empresa pueda satisfacer la demanda de los clientes de forma rentable. Su objetivo es proporcionar el producto adecuado en el momento y el lugar adecuados, minimizando al mismo tiempo los excesos y los desabastecimientos. La planificación de la demanda es, en gran medida, un trabajo en equipo. La determinan equipos multifuncionales que alinean los requisitos de producción con los datos de marketing, ventas y finanzas para ajustar los volúmenes de producción en función de las promociones, los lanzamientos de nuevos productos o los cambios del mercado.

La previsión de la producción es el subconjunto táctico de este proceso que utiliza los datos de la planeación de la demanda para predecir las necesidades de producción.

Production-based vs sales-data forecasts

Mientras que la previsión de la demanda se basa en los datos de ventas, la previsión de la producción suele basarse en información relacionada con la producción. Las previsiones basadas en datos de ventas utilizan las tendencias de ventas históricas y actuales para predecir la demanda futura, lo que resulta especialmente útil para tomar decisiones relacionadas con el mercado y planificar el inventario. Por otro lado, las previsiones basadas en la producción se basan en métricas internas, como las tasas de producción históricas, la capacidad de las máquinas, la disponibilidad de mano de obra y los tiempos de entrega de los materiales. Ayudan a los fabricantes a identificar los resultados de producción realistas, anticipar los cuellos de botella, planificar los programas de mantenimiento, etc.

En la práctica, las previsiones de fabricación combinan ambos enfoques. Utilizan las tendencias de ventas para estimar y planificar la producción, y los datos de producción para determinar la mejor manera de cumplir con los objetivos.

Previsión en sistemas push vs. sistemas pull

La previsión de las necesidades de producción depende en gran medida del sector de la fabricación y de la configuración. Las diferencias clave radican en si una empresa tiene un modelo de producción para almacenamiento (MTS), que crea productos basándose en un sistema push, o un modelo de fabricación bajo pedido (MTO), en el que solo la demanda real de productos en forma de pedidos de venta entrantes impulsa la producción.

En los sistemas push, los fabricantes se basan principalmente en las previsiones de la demanda del mercado para comprender los volúmenes de ventas previstos. Dado que los volúmenes de producción se establecen de antemano en función de estas previsiones, las capacidades de producción deben planificarse meticulosamente. Sin embargo, siguen necesitando mantener la flexibilidad en la planificación de la producción, adaptarse rápidamente a cambios inesperados en la demanda y mantener un stock de seguridad para los artículos críticos.

Sin embargo, en los sistemas pull, la demanda es real y no se produce nada, salvo el stock de seguridad crítico, antes de recibir los pedidos. Pero esto no significa que las previsiones sean innecesarias. Los fabricantes MTO siguen necesitando saber cuánto tiempo tardan los suministros en llegar a la planta de producción, cuáles son las capacidades de producción previstas de la fábrica en caso de pedidos más grandes o qué SKU (unidades de mantenimiento de stock) deben priorizarse.

En resumen, los sistemas push dependen en gran medida de una previsión precisa de la demanda para saber cuánto hay que producir y en qué tiempo, mientras que los sistemas pull se basan más en la previsión de la producción para obtener información sobre las limitaciones de capacidad, los requisitos de tiempos de entrega y la asignación de recursos, con el fin de garantizar una entrega puntual sin sobrecargar el proceso de producción.

Continúe leyendo sobre sistemas push vs. pull en la fabricación.

La importancia de la previsión de la producción

La previsión de la producción no consiste en adivinar las preferencias de los clientes para un periodo determinado –eso es un tema de las previsiones de ventas. Se trata de convertir la demanda prevista en planes de producción realistas y alcanzables. Para las pymes, que a menudo tienen que hacer malabarismos con márgenes ajustados, esto puede suponer la diferencia entre obtener beneficios o pérdidas, gracias a la reducción de los retrasos, el menor desperdicio y un funcionamiento más fluido de la planta de producción.

Calendarios de producción realistas

Una buena previsión convierte las expectativas de ventas en objetivos de producción alcanzables. Tiene en cuenta la capacidad de las máquinas, los turnos de trabajo y los periodos de mantenimiento, para que los equipos de ventas no prometan lo que no se puede cumplir. Cuando los calendarios se ajustan a la realidad, la planta de producción funciona a tiempo y los trabajadores no se ven obligados a apresurarse para cumplir con los pedidos ni a estar parados entre un trabajo y otro. Esto también significa que los pedidos salen de la fábrica cuando deben, lo que contribuye a la satisfacción del cliente.

Garantizar la disponibilidad de los recursos

La producción se detiene cuando los materiales, las herramientas o las personas no están donde deben estar. La previsión de la producción permite a los fabricantes saber con antelación qué recursos se necesitarán y cuándo, de modo que el departamento de compras pueda realizar los pedidos a tiempo y el departamento de recursos humanos pueda organizar los turnos de trabajo adecuadamente. Esto puede marcar la diferencia entre cumplir con los plazos y perder tiempo esperando las piezas que faltan.

Mantener el inventario optimizado

La previsión de la producción le ayuda a mantener la cantidad adecuada de materias primas, productos en proceso y productos terminados a mano. Un exceso inmoviliza el efectivo y satura el almacenamiento. Una cantidad insuficiente conlleva el riesgo de retrasos y entregas fallidas. Al vincular su plan de producción con la capacidad real y los tiempos de entrega, puede establecer puntos de reorden realistas y evitar el reabastecimiento precipitado. El resultado es un flujo más fluido de materiales a través de la fábrica y menos sorpresas en el almacén.

Gestión de tiempos de entrega y cuellos de botella

Todas las fábricas tienen limitaciones —la máquina más lenta en la ruta de un producto, un tiempo de entrega largo para un suministro o un ensamblaje complicado. Las previsiones de producción le ayudan a detectar dónde se producirán estas limitaciones en la planta de producción y a elaborar planes de contingencia para cuando se produzcan. Por ejemplo, ayudan a ajustar los calendarios de producción, reordenar el trabajo o fabricar subconjuntos clave con antelación para mantener el flujo de producción.

Mantener los costos de producción bajo control

Las previsiones de producción también facilitan el trabajo del equipo financiero. Ayudan a predecir los costos de producción, a determinar el mejor momento para realizar las compras y a planificar el presupuesto en consecuencia. Saber qué hay que producir y en qué plazo ayuda a reducir las horas extras, a pedir los materiales en cantidades óptimas y a evitar los recargos por urgencia. Con el tiempo, eso se traduce en un flujo de caja más estable y unos márgenes más saludables sin hacer recortes en la producción.

Protección contra las interrupciones de la cadena de suministro

Incluso el mejor plan se pone a prueba con la realidad. Un proveedor no cumple con una entrega. Un pedido importante se cancela en el último momento. Una previsión sólida le ofrece la visibilidad necesaria para adaptarse a las sorpresas sin alterar el calendario. Puede cambiar la capacidad, adelantar determinados trabajos o realizar horas extras de forma estratégica, en lugar de tener que apagar incendios cada vez que surge un problema.

Fuentes de datos vitales para las previsiones de producción

Antes de elaborar una previsión de la producción, los fabricantes deben recopilar los datos adecuados. La calidad y variedad de sus datos determinarán la precisión y aplicabilidad de su previsión. Las previsiones sólidas se basan en diferentes fuentes para ofrecer una visión completa de la demanda, la capacidad y las limitaciones.

Datos históricos

Los registros de producción anteriores constituyen la base de la mayoría de las previsiones. Analizar cuánto se ha producido, cuánto tiempo se ha tardado y qué recursos se han necesitado ayuda a identificar los límites realistas de la capacidad y a destacar las áreas que se pueden mejorar. Datos como los volúmenes de producción históricos, la utilización de las máquinas, las tasas de desechos y las horas de trabajo ayudan a destacar las tendencias que probablemente continuarán.

Estacionalidad y limitaciones del mercado

Muchos sectores de la fabricación experimentan cambios predecibles en la demanda vinculados a las estaciones, las vacaciones o los ciclos industriales. Tener en cuenta estas fluctuaciones le permite aumentar o reducir la producción en los momentos adecuados. También deben tenerse en cuenta las condiciones cambiantes del mercado y otras limitaciones externas, como los plazos reglamentarios o los lanzamientos de productos programados, para evitar presiones de última hora en la producción.

Datos de la cadena de suministro

Incluso la mejor previsión de la demanda puede fracasar si los materiales llegan tarde o de forma irregular. También se deben realizar un seguimiento de los tiempos de entrega, el rendimiento de los proveedores, los registros y la duración de los envíos. Esto garantiza que su previsión de la producción se base en lo que es posible, teniendo en cuenta los plazos y la fiabilidad de su cadena de suministro.

Implementación de previsiones de fabricación

Entonces, ¿cómo convertir todos esos datos brutos en una previsión de la producción viable? El proceso implica varios pasos, desde la limpieza de los datos hasta la selección de un método y el perfeccionamiento continuo de su enfoque.

1. Identifique y limpie los datos

Esta es la base para cualquier pronóstico preciso. Comience por recopilar y difundir datos relevantes de registros de producción, registros de inventario, pedidos de venta e informes de proveedores. Compruebe que las mediciones sean coherentes, por ejemplo, que todas las cantidades estén en las mismas unidades y períodos de tiempo. A continuación, limpie los datos eliminando los registros duplicados y corrigiendo errores obvios, como fechas incorrectas o cantidades poco realistas. A continuación, complete los datos que falten siempre que sea posible, ya sea consultando los documentos originales o a las personas involucradas, o utilizando estimaciones razonables. Marque los eventos inusuales, como semanas de huelga o pedidos urgentes puntuales, para que puedan excluirse o tratarse por separado durante el análisis. No hace falta decir que cuanto más limpios y coherentes sean sus datos, más fiable será su previsión.

2. Analice los datos

Una vez que los datos estén limpios, tómese el tiempo necesario para comprender realmente lo que le están indicando. Busque patrones recurrentes que puedan indicar una demanda constante, estacional o muy variable. Identifique qué productos son los más vendidos de forma constante y cuáles tienen picos impredecibles. Compare los patrones de demanda con la capacidad de producción para ver dónde podrían producirse cuellos de botella. Esté atento a anomalías como caídas repentinas de la producción o aumentos inesperados, e investigue la causa. Al mapear esta información, podrá aplicar el método de previsión adecuado a cada categoría de productos y anticipar dónde podría ser necesaria flexibilidad o capacidad adicional.

3. Elija un método de previsión

Los fabricantes tienen a su disposición una gran variedad de métodos de previsión. La elección depende del tipo de patrón de demanda, los datos disponibles y el nivel de precisión requerido. En la práctica, muchos fabricantes prueban varios métodos y comparan su precisión antes de decidir cuál adoptar. El objetivo es elegir un método que ofrezca resultados fiables sin añadir una complejidad innecesaria para el equipo.

Estos son algunos métodos estándar:

• En el caso de una demanda sencilla y estable, los promedios móviles pueden suavizar las fluctuaciones a corto plazo.
• El suavizado exponencial otorga mayor peso a los datos recientes, por lo que resulta adecuado cuando las tendencias recientes son más relevantes.
• Los modelos ARIMA (promedio móvil autorregresivo integrado) son un método más avanzado, y son útiles cuando se necesita tener en cuenta tanto las tendencias como la estacionalidad de forma estructurada.
• El método de Croston suele ser el más utilizado para artículos con demanda intermitente. Consiste en suavizar exponencialmente los datos y, a continuación, determinar los intervalos de demanda dentro de ellos.
• Para los productos nuevos sin mucho historial, considere la posibilidad de utilizar métodos analógicos basados en productos similares.

4. Elija la herramienta de previsión adecuada

La herramienta que elija influirá directamente en la facilidad con la que podrá crear, mantener y compartir sus previsiones, así como integrarlas con sus otros sistemas. Para muchas pymes, esto puede significar empezar con plantillas basadas en hojas de cálculo que sean fáciles de exportar a su sistema ERP o sistema MRP. Las operaciones de mayor envergadura suelen beneficiarse de los sistemas avanzados de planificación y programación (APS) con módulos de previsión integrados.

La herramienta adecuada debe ajustarse a su escala, presupuesto y flujo de trabajo, haciendo que la previsión sea una rutina, no una carga. Busque características como:

• Integración con su sistema ERP o MRP de fabricación para que los datos fluyan automáticamente.
• Planificación de escenarios para modelar situaciones hipotéticas, como picos repentinos de demanda o retrasos en el suministro.
• Opciones de colaboración para que varios departamentos, desde compras hasta ventas, puedan contribuir y ver actualizaciones en tiempo real.
• Seguimiento preciso para comparar las previsiones con los resultados reales y realizar mejoras.

5. Realice una comparación con los esfuerzos de producción reales

Una vez establecida la previsión, compruebe en qué medida se ajusta a su esfuerzo de producción real. Revisar periódicamente las diferencias entre la producción prevista y la real le ayudará a ajustar sus métodos y mejorar la precisión. Compare mensualmente los inicios/finalizaciones previstos con los reales por SKU o estación de trabajo y supervise la precisión de las previsiones para reajustar cualquier inconsistencia en los parámetros.

Modelos de previsión de la producción

Los modelos de previsión son técnicas específicas que convierten los datos brutos en predicciones de las necesidades de producción futuras. Cada modelo tiene sus puntos fuertes y sus limitaciones, y elegir el más adecuado depende de la naturaleza de sus productos, los patrones de demanda y los datos disponibles. En muchos casos, los fabricantes utilizan una combinación de modelos para mejorar la precisión.

Proyección de tendencias

Este es uno de los modelos más sencillos. Proyecta los datos de rendimiento pasado hacia el futuro utilizando una tendencia lineal básica. Funciona bien cuando la producción ha sido estable y los cambios se producen gradualmente a lo largo del tiempo. Por ejemplo, si ha aumentado constantemente la producción en un 2 % por trimestre, la proyección de tendencias puede ofrecer una estimación rápida y sencilla de las necesidades de producción futuras.

Modelos de series temporales

Este tipo de modelos analizan datos recopilados a intervalos regulares, como las marcas de tiempo de la producción diaria introducidas por los trabajadores de la planta de producción o las alineaciones de datos semanales realizadas por los directores de producción. Ayudan a identificar patrones como tendencias, estacionalidad o fluctuaciones cíclicas. Como se ha señalado anteriormente, entre los ejemplos más populares se encuentran los promedios móviles simples, que suavizan las variaciones a corto plazo, o el método de suavizado exponencial de Holt-Winters, que permite captar conjuntamente las tendencias y los efectos estacionales. Enfoques más avanzados, como ARIMA, añaden análisis estadísticos para dar sentido a patrones más complejos pero consistentes.

Similitudes históricas

A veces denominado “previsión analógica”, este modelo basa las predicciones futuras en el rendimiento de productos similares o períodos de tiempo comparables. Por ejemplo, si un nuevo producto es similar a uno lanzado el año pasado, puede utilizar sus datos históricos como guía. Este enfoque es especialmente útil para la introducción de nuevos productos o la expansión de mercados en los que hay pocos antecedentes directos en los que basarse.

Modelos causales

Los modelos causales abordan la previsión de manera diferente, vinculando las previsiones de demanda con factores influyentes como los precios, las campañas de marketing, los indicadores económicos o incluso los patrones climáticos. Por ejemplo, un fabricante de equipos estacionales podría utilizar un modelo causal para tomar una decisión informada basada en datos históricos de temperatura. Los modelos causales pueden ser tan simples como la regresión lineal o tan complejos como los análisis estadísticos multivariantes. Sin embargo, su característica definitoria es que incorporan factores externos en lugar de basarse únicamente en el análisis de la demanda.

Métodos cualitativos

Cuando escasean los datos históricos fiables, se recurre a métodos cualitativos. Estos se basan en el criterio informado de expertos, equipos de ventas, proveedores o incluso clientes. Entre las técnicas utilizadas se encuentran el método Delphi, también conocido como método “Estimar-Hablar-Estimar”, en el que un grupo de expertos se encarga de refinar las previsiones de forma iterativa. Otra opción es el CPFR (planificación, previsión y reabastecimiento colaborativos), en el que los socios de la cadena de suministro comparten sus conocimientos con los fabricantes para planificar las adquisiciones y optimizar los inventarios. Aunque son más subjetivos, los métodos cualitativos pueden captar la inteligencia del mercado y los factores externos que los datos brutos pueden pasar por alto, y a menudo se utilizan junto con métodos estadísticos.

Principales retos en la previsión de la producción

La previsión es uno de esos sistemas que intenta predecir el futuro sin dejar de ser una ciencia precisa. La previsión en la producción no es diferente, y los retos son habituales. A continuación se presentan siete obstáculos comunes en la previsión de la producción y consejos para abordarlos.

Lagunas y fragmentación de datos

Cuando los datos están dispersos en hojas de cálculo y bandejas de entrada, las inconsistencias son inevitables. Las unidades no coinciden, faltan marcas de tiempo y se producen duplicados. Los datos erróneos equivalen a planes inestables y a una pérdida de confianza en las cifras. Para remediarlo, estandarice las definiciones de datos y los calendarios de producción, consolide las fuentes en su sistema ERP/MRP y marque los eventos puntuales, como los pedidos urgentes, para que no distorsionen los patrones. Una breve revisión de la calidad de los datos debería ser un paso habitual antes de actualizar sus previsiones.

Demanda intermitente o con picos

Los largos periodos de baja demanda interrumpidos por picos repentinos son habituales en determinados productos, como las referencias nicho o los artículos de proyecto. Los promedios pueden parecer aceptables, pero los niveles de servicio fluctúan. Aplique métodos diseñados para la demanda intermitente, como los enfoques de tipo Croston, o gestione estos artículos por separado con colchones basados en el nivel de servicio o puntos de reorden. Revise sus cantidades mínimas de pedido (MOQ) y los tiempos de entrega para que las cantidades y los tiempos de reposición sean más viables.

Tiempos de entrega largos y variables

Los tiempos de entrega estimados rara vez coinciden con la variabilidad real. Los retrasos en la llegada de los materiales suelen provocar retrasos en el inicio de la producción, horas extras y aceleraciones. Por eso la trazabilidad es tan importante en la cadena de suministro moderna. Para superar la incertidumbre de los tiempos de entrega, planifique con los tiempos de entrega observados en lugar de los valores estimados. Además, añada tiempo de seguridad y stock de seguridad para los componentes críticos, califique proveedores o productos alternativos cuando sea posible y proteja el corto plazo con una “ventana de congelación” de calendario corto en su programa maestro de producción (MPS).

Limitaciones de capacidad y cambios

Los planes que asumen que se trabaja con una capacidad de producción infinita tienden a ignorar los tiempos de configuración, los espacios de mantenimiento y los cuellos de botella. La ejecución, entonces, inevitablemente se desvía del plan. Convierta la demanda en horas máquina por estación de trabajo, ordene sus familias de productos para reducir los cambios y nivele las cargas de trabajo entre los turnos. Incluya su mantenimiento preventivo en el mismo calendario que sus órdenes de producción, para que realmente se lleve a cabo.

Productos nuevos y artículos con poco historial

Los artículos nuevos o de baja rotación no proporcionan muchos datos de los que aprender. Esto puede hacer que sus previsiones sean fáciles de sobreestimar o subestimar. El objetivo aquí es empezar de forma sencilla y aprender rápidamente. Utilice el SKU o la familia de productos más parecidos que tengan datos viables como referencia y revise los resultados con más frecuencia al principio. Ajuste el plan en función de los pedidos reales y los comentarios de la planta de producción. Mantenga los lotes iniciales de los productos modestos y alinee las compras con plazos más cortos, dejando que la previsión madure a medida que se reciben datos reales.

El efecto látigo y la volatilidad amplificada

Pequeños cambios en la demanda descendente pueden convertirse en grandes oscilaciones ascendentes cuando los pedidos se acumulan, los ciclos de revisión son largos o los datos están desactualizados. Esto se denomina efecto látigo y, si no se aborda, puede generar mucha inestabilidad. Para remediarlo, acorte los ciclos de revisión, reduzca la acumulación de pedidos y comparta las señales de demanda descendente con los proveedores, utilizando el método CPFR. Una planificación colaborativa ligera con cuentas clave puede reducir significativamente la variabilidad en toda la cadena de suministro.

Medición de la precisión y el sesgo

La precisión de las previsiones muestra cuánto se ha acercado el plan a la realidad. El sesgo de las previsiones muestra si se ha sobreestimado o subestimado sistemáticamente la capacidad de producción. Ambas son métricas cruciales que informan sobre la eficacia de las previsiones. Para empezar a mejorar la precisión de las previsiones, realice un seguimiento de un conjunto pequeño y coherente de KPIs para que todo el mundo interprete los resultados de la misma manera:

• WAPE (o MAPE) (error porcentual absoluto ponderado/promedio). Esto devuelve un simple porcentaje de error para medir cuánto se ha desviado de su objetivo.
• Sesgo. El valor promedio entre su previsión y las cifras reales. Si es positivo, está sobreestimando, y si es negativo, está subestimando.
• Comprobación de desviación (señal de seguimiento). Este KPI de previsión esencial ayuda a detectar problemas sistemáticos, señalando situaciones en las que los errores se inclinan siempre hacia un mismo lado.

Revise mensualmente los resultados de los KPIs a nivel de SKU o familia de productos, así como los totales. Si se observa un sesgo en una dirección durante varios meses, ajuste su método o parámetros y vuelva a comprobarlo. Cuando añada un paso manual o una entrada adicional, realice una comprobación rápida antes y después (también denominada comprobación del valor añadido de la previsión) para ver qué eventos (anulaciones manuales, promociones, entradas de proveedores, etc.) han mejorado realmente la previsión. Conserve lo que sea útil, optimice lo que no lo sea y no olvide aplicar las lecciones aprendidas en el siguiente ciclo.

Aumente la precisión de las previsiones con un ERP para la fabricación

Un software ERP para la fabricación moderno puede ser de gran ayuda para facilitar el proceso de previsión. Ayuda a recopilar y unificar los datos históricos de ventas y realiza un seguimiento de cada paso del proceso de producción, los niveles de inventario y el historial de compras. El resultado es un acceso más rápido a la información crítica para el negocio, planes que responden a las tendencias del mercado y menos riesgo de sobreproducción o exceso de existencias.

Datos unificados y trazabilidad completa

El software de fabricación crea una única fuente de información veraz para todos sus pedidos, listas de materiales y rutas, niveles de existencias, tiempos de entrega de los proveedores y calendarios de producción. Cuando todo el mundo trabaja con los mismos datos en tiempo real y con el mismo calendario, se reducen considerablemente la fragmentación y los errores humanos.

La trazabilidad integral de estos sistemas ayuda a vincular los artículos terminados con sus lotes de stock, operaciones y costos, lo que le permite comprobar rápidamente las hipótesis y comprender cómo los cambios se propagan a lo largo del ciclo de vida del producto o cómo afectan a sus márgenes.

Planificación y ejecución de la producción

La planificación de la producción conecta sus previsiones con las operaciones diarias. La planificación de recursos de fabricación (MRP) mantiene el inventario y las adquisiciones en consonancia con las producciones previstas, proponiendo compras para los artículos que van a escasear, respetando los tiempos de entrega de los proveedores y las cantidades mínimas de pedido, y disponiendo de alternativas para cuando el suministro sea ajustado. En la planta, los planificadores pueden emitir órdenes de producción, realizar un seguimiento del progreso y registrar el consumo y los rendimientos. Problemas como retrasos en los componentes, conflictos de capacidad o retenciones por calidad se señalan con antelación para que se puedan ajustar los calendarios antes de que se incumplan los plazos.

Planificación maestra de la producción

La programación maestra de la producción (MPS) convierte las previsiones y los pedidos firmes de los clientes en un plan viable y escalonado en el tiempo. Comprueba las cargas de los centros de trabajo, los cambios y las ventanas de mantenimiento, y protege el corto plazo con una “ventana de congelación” de programación breve. Los sencillos escenarios hipotéticos le permiten comparar opciones antes de comprometerse. Al alinear la demanda con la capacidad realista, la MPS ayuda a prevenir la escasez y a evitar la sobreproducción y los costos de transporte que conlleva.

Medir, aprender e integrar

Los sistemas ERP cuentan con paneles de control de rendimiento integrados que ayudan a realizar un seguimiento de métricas de producción como la eficiencia de las estaciones de trabajo y la utilización de la capacidad. Los conjuntos de datos son fáciles de exportar y publicar en herramientas de visualización como MS Power BI para realizar análisis más profundos. Las integraciones incorporadas con aplicaciones de automatización del flujo de trabajo o incluso el acceso a una API para compilaciones personalizadas permiten la conexión con un APS cuando se requieren análisis avanzados y optimización de restricciones. Todo esto convierte a los ERP en una herramienta excelente para la previsión, ya que ayudan a que el proceso sea repetible, viable y fácil de desarrollar.

MRPeasy: previsiones prácticas

MRPeasy reúne todas estas herramientas y muchas más para pequeñas y medianas empresas de fabricación y distribuidores. Proporciona datos unificados, un MPS integrado y una planificación de recursos de fabricación líder en su clase para convertir las previsiones en propuestas de compra y fabricación, programación finita por estación de trabajo y paneles de control claros para mayor visibilidad y precisión. El resultado es una planificación más sencilla, con menos imprevistos y un menor riesgo de acumular exceso de inventario o de no cumplir con los pedidos.

Principales aspectos a tener en cuenta

• La previsión de la producción es un proceso basado en datos que permite alinear la demanda prevista con la producción para crear calendarios realistas, asignar recursos y evitar la sobreproducción y el exceso de inventario.
• Las previsiones sólidas combinan datos históricos de ventas, historial de la planta de producción, tiempos de entrega de los proveedores y tendencias del mercado, de modo que la toma de decisiones refleje la capacidad real y las limitaciones de suministro.
• El proceso de previsión funciona mejor cuando los datos se limpian y estandarizan, se analizan los patrones y se comparan los resultados con los datos reales para mejorar constantemente la precisión y reducir el sesgo.
• Los métodos deben ajustarse a la señal: promedios móviles y suavizado exponencial para artículos estables, Holt-Winters/ARIMA para tendencias y estacionalidad, y tipo Croston para demanda intermitente, complementados con información cualitativa cuando el historial es escaso.
• Un ERP de fabricación sólido simplifica el proceso de previsión al unificar los datos clave, permitir la trazabilidad de extremo a extremo, facilitar el acceso a las métricas de rendimiento e integrarse fácilmente con APS o herramientas de análisis externas.

Preguntas frecuentes

También le puede interesar: Planificación de la producción con Excel: oportunidades y limitantes