Administración del Pipeline o Pronostico de Oportunidades

Como respuesta a la solicitud de muchos de nuestros lectores y de la comunidad interesada en temas de planeación de la demanda y generación de pronósticos, nuestra empresa, Mind Andina, ha organizado una Conferencia relacionada con el tema de aplicación de un método formal y estructurado para la construcción y evaluación de pronósticos de demanda, basados en el uso de una herramienta informática, en este caso específico de Forecast Pro.

La conferencia se llevará a cabo en la ciudad de Bogotá el próximo 7 de Julio de 2009. Luis Jorge Valbuena será uno de los expositores en la conferencia, quien tratará el tema de el uso de un método estrcuturado para la generación de Pronósticos. Adicionalmente la empresa 3M Colombia expondrá su experiencia en el uso de un método y de Forecast Pro para la planeación de la demanda. Luis Jorge nos comenta lo siguiente sobre las aspectos metodológicos relacionados con la construcción de pronósticos:

En el mundo actual de los negocios, no hay duda al respecto de la importancia de poder contar con pronósticos sobre eventos. En particular, el pronóstico de la demanda y servicios puede llegar a lograrse con un nivel bueno de precisión. Para lograr esto, se requiere de una técnica o método.. Lograr pronosticar la demanda o cualquier otra variable no es fácil, ya que existen un sin número de razones y causas que afectan su cálculo. Podemos mencionar aquellas externas a nuestra empresa tales como temas macroeconómicos, temas demográficos, moda, entre otros; y aquellas razones internas a nuestra organización tales como falta de dedicación a realizar este proceso, desconocimiento del tema o creencia que es demasiado complejo, falta de metodología, entre otras.

Debido a estas razones es vital contar con un marco metodológico para el proceso de elaboración de Pronósticos.

En teoría, todo es sujeto a pronosticar, sin embargo en la práctica, solo sobre algunos temas se pueden obtener resultados confiables, es decir, de una precisión aceptable. En la metodología que proponemos, así como en el presente artículo, nos basamos en series de tiempo para la obtención de pronósticos. En lenguaje sencillo y simplista, tomamos información histórica y la proyectamos hacia el futuro.

Proponemos una metodología a ser utilizada para la elaboración de pronósticos. De manera resumida la presentaremos a continuación.

La metodología propuesta se basa sobre el método científico. No entraremos en el análisis y discusión de la definición y alcance del método científico dado su complejidad, sin embargo presentamos las definiciones encontradas en Wikipedia (*1) al respecto: “Conjunto de pasos fijados de antemano por una disciplina con el fin de alcanzar conocimientos válidos mediante instrumentos confiables”, “secuencia estándar para formular y responder a una pregunta”, “pauta que permite a los investigadores ir desde el punto A hasta el punto Z con la confianza de obtener un conocimiento válido”. En resumen, son aquellas prácticas utilizadas y ratificadas por la comunidad científica como válidas a la hora de proceder con el fin de exponer y confirmar sus teorías.

El método científico lo podemos resumir como la secuencia de los siguientes pasos:

Observación: Se define el reto o problema. Se obtiene y reúnen los datos que inciden en el problema definido. Para nuestro caso, definimos el reto, por ejemplo, obtener pronósticos de la demanda de X productos con un margen de confiabilidad del Y%, y recopilamos todas las series de tiempo posibles y documentación concerniente a ellas.

Hipótesis: Se elabora una explicación que describe la observación: Se formula en un enunciado de la forma “si la hipótesis H es cierta, entonces tendrá que ocurrir el suceso X. Se clasifican las series de tiempo de acuerdo con las características que presenten y así se pueden seleccionar los modelos estadísticos que mejor se adapten a estas características.

Predicción: Partiendo de la hipótesis se generan predicciones bajo ciertas condiciones. En concreto para nuestro caso, se utilizan los diferentes modelos estadísticos que mejor se adaptan a las características que presenten las series de tiempos que se tienen. Los modelos estadísticos definen mecanismos para determinar niveles de confiabilidad y de error de las predicciones. Con estas herramientas se puede seleccionar los modelos que mejor se adaptan a nuestras series de tiempo.

Verificación: analizamos lo que ocurre en posteriores observaciones. Se comparan las predicciones con los resultados reales obtenidos. Hay otras técnicas de comprobación que no implican tener que esperar hasta que sucedan eventos en el futuro.

Replicación: Después de generar más observaciones, revisamos nuestra hipótesis con los resultados reales obtenidos, de modo que la mantenemos, la modificamos o la rechazamos.

El método científico y la metodología propuesta, es ordenada, interactiva e iterativa.

En este momento, tenemos definida la metodología a utilizar. Seguramente surge la inquietud de que la metodología propuesta requiere realizar varios pasos y que la información a analizar es bastante grande, con lo cual se requiere de mucha dedicación de tiempo para su ejecución y conocimiento profundo de los modelos estadísticos. Esto es cierto, sin embargo, existe una herramienta que nos ayuda en este proceso y nos simplifica y automatiza varias de las actividades aquí definidas; esta herramienta se llama ForecastPro.

Los invitamos a que profundicen estos conceptos en más detalle mediante la lectura de la metodología y la asistencia a eventos y seminarios explicativos de la metodología.

Si usted está interesado en asistir a la conferencia, podrá encontrar mayor detalle dando clic AQUI.

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