Establecimiento de un procedimiento para obtener previsiones de ventas en una empresa de gran consumo

Establecimiento de un procedimiento para obtener previsiones de ventas Pág. 1 en una empresa de gran consumo 1. Resumen El proyecto se titula “Establecimiento de un procedimiento para obtener previsiones de ventas en una empresa de gran consumo” y pretende analizar la evolución de los procedimientos logísticos en empresas de gran consumo, centrándose en el estudio del proceso de planificación de la demanda. A tal efecto, se divide en cuatro bloques principales: Descripción y caracterización de la empresa Font Vella, S.A. y el sector al cual pertenece, tendencias del mercado de agua embotellada e introducción a la situación actual de los procesos de la Cadena de Suministro, especialmente el de previsión de ventas. Análisis de la evolución sufrida en el proceso de planificación de la demanda y estudio de los principales factores desencadenantes del cambio. Se explicitarán las mejoras introducidas en los procesos establecidos. Introducción a las herramientas informáticas de gestión de la cadena de suministro, estudio de las ofertas existentes en el mercado e implantación de un software como parte de la mejora del proceso de planificación de la demanda. Finalmente, el último bloque se basará en el estudio de las tareas y mejores prácticas que un planificador de la demanda debe seguir, indicadores clave para la medición cuantitativa del desempeño de las actividades de previsión de la demanda y valoración económica del proyecto para determinar el plazo de amortización. Pág. 2 Memoria Establecimiento de un procedimiento para obtener previsiones de ventas Pág. 3 en una empresa de gran consumo 2. Sumario 1. RESUMEN _______________________________________________1 2. SUMARIO ________________________________________________3 3. GLOSARIO_______________________________________________5 4. PREFACIO _______________________________________________8 4.1. Origen del proyecto..........................................................................................8 4.2. Finalidades del proyecto..................................................................................8 4.3. Motivaciones ....................................................................................................8 5. INTRODUCCIÓN __________________________________________9 5.1. Alcance del proyecto........................................................................................9 6. BREVE HISTORIA DE FONT VELLA Y EL GRUPO DANONE _____10 6.1. A cerca del Grupo Danone ............................................................................10 6.2. A cerca de Font Vella.....................................................................................11 7. LAS PREVISIONES EN LA EMPRESA________________________13 8. DESCRIPCIÓN DE LA SITUACIÓN ACTUAL___________________15 9. ANÁLISIS DEL SECTOR Y TENDENCIAS DEL MERCADO _______18 10. CARACTERIZACIÓN DEL TIPO DE EMPRESA_________________20 10.1. Font Vella y la competencia...........................................................................20 10.2. Organización de Font Vella............................................................................22 11. ¿EN QUÉ CONSISTE UNA PREVISIÓN DE VENTAS? ___________24 12. NECESIDAD DE UN CAMBIO _______________________________26 13. PROCESO ACTUAL DE PLANIFICACIÓN DE LA DEMANDA _____31 13.1. Forecasting como punto de entrada de la Cadena de Suministro................31 13.1.1. Previsiones a largo plazo....................................................................................32 13.1.2. Previsiones a medio plazo ..................................................................................33 13.1.3. Previsiones a corto plazo....................................................................................36 13.2. Factores a considerar cuando planificamos la demanda..............................37 14. HERRAMIENTAS DE SOPORTE PARA EL PROCESO___________42 Pág. 4 Memoria 14.1. Introducción....................................................................................................42 14.2. Diferencias entre los sistemas ERP y SCM..................................................44 14.3. Integración de los ERP con sistemas externos.............................................45 14.4. Estudio previo a la implantación de la herramienta analítica........................47 14.4.1. Fase pre-proyecto...............................................................................................47 14.4.2. Metodología de selección...................................................................................48 14.4.3. Elección final del software...................................................................................58 14.5. Características de la herramienta analítica...................................................59 14.5.1. Origen y precedentes..........................................................................................59 14.5.2. Funcionalidades principales................................................................................60 14.5.3. Estudio exhaustivo del módulo de Previsión de la Demanda............................63 14.6. Implantación de la herramienta analítica.......................................................68 14.6.1. Organización del proyecto..................................................................................68 14.6.2. Definición del proyecto........................................................................................69 14.6.3. Formación............................................................................................................70 14.6.4. Definición de la aplicación y parametrización.....................................................70 14.6.5. Definición de los procedimientos........................................................................74 14.6.6. Formación operacional........................................................................................75 14.6.7. Arranque del piloto..............................................................................................75 14.6.8. Valoración económica.........................................................................................75 14.6.9. Fase de post-implantación..................................................................................76 15. TRABAJO DE UN DEMAND PLANNER _______________________77 16. MEDICIÓN DEL RENDIMIENTO._____________________________78 16.1. Principios para la definición de KPIs .............................................................79 16.2. KPIs en la planificación de la demanda.........................................................80 17. VALORACIÓN ECONÓMICA________________________________84 17.1. Beneficios estimados.....................................................................................84 17.2. Inversión inicial...............................................................................................87 17.3. Amortización de los costes............................................................................87 18. CONCLUSIONES _________________________________________88 19. BIBLIOGRAFÍA __________________________________________90 Establecimiento de un procedimiento para obtener previsiones de ventas Pág. 5 en una empresa de gran consumo 3. Glosario • ERP: Siglas de Enterprise Resource Planning. En español, Planificación de los Recursos de la Empresa. Sistema transaccional que integra todas las áreas de una empresa mediante procesos transparentes y en tiempo real en bases de datos relacionadas y centralizadas • SCM (1): Siglas de Supply Chain Management. En español, Gestión de la Cadena de Suministro. Coordinación sistemática y estratégica de las funciones de negocio tradicional y tácticas utilizadas en el interior de una empresa y entre las empresas de una cadena de suministro, con el fin de mejorar el desempeño en el largo plazo tanto de las empresas individualmente como de toda la cadena de suministro. • SCM (2): Herramientas analíticas para la gestión de la Cadena de Suministro. • Data Warehouse: En español, Almacén de Datos. Base de datos para el soporte de la toma de decisiones en organizaciones. Almacena información periódicamente actualizada y estructurada para un acceso rápido a consultas. Se utiliza para la creación de resúmenes para la dirección. • BOM: Siglas de Bill Of Materials. Lista ordenada de los componentes y sus cantidades que definen un producto. Incluye la materia prima, el packaging e incluso los productos intermedios. • Benchmark: proceso de medición y análisis en el cual se comparan las prácticas, procesos o metodologías internas de otras organizaciones. • Forecasting: proceso cuya finalidad es la previsión de la demanda. • Forecast: en español, previsión. Resultado del proceso de forecasting. • Supply Chain (1): En español, Cadena de Suministro. Red de instalaciones y medios de distribución cuya función es la obtención de materiales, su transformación en productos acabados y distribución a los consumidores. Su finalidad es aportar valor añadido. • Supply Chain (2): Departamento encargado de controlar el flujo y los procesos mencionados anteriormente. • Stock: Inventario. Pág. 6 Memoria • Stock de anticipación: Inventario que se almacena para absorber puntas de demanda superiores a la capacidad de producción. • SKU: Siglas de Stock Keeping Unit. Cada una de las referencias con características diferentes que se almacenan. Concebiremos como SKUs diferentes dos referencias que difieran en palatizado, packaging, etc. • Stock de ciclo: Inventario que se almacena para satisfacer la demanda de productos fabricados en una misma línea mientras éstos no son producidos. • KPI: Siglas de Key Performance Indicator. En español, indicador del nivel de rendimiento. Medida cuantificable del rendimiento o desempeño establecida para monitorizar y comunicar unos resultados determinados. • Demand Planner/Forecaster: en español Planificador de la Demanda. Persona encargada de realizar las previsiones de venta en una empresa. • Production Planner: en español, Planificador de la Producción. Persona encargada de planificar la producción en las fábricas a partir de unas previsiones de ventas. • Input: en este contexto, información de entrada en un proceso. • Output: en este contexto, información de salida o resultado de un proceso. • IT: Siglas de Information Technologies. En español, Tecnologías de la Información. Forma de denominar el conjunto de herramientas, habitualmente de naturaleza electrónica, utilizadas para la recolección, almacenamiento, tratamiento, difusión y transmisión de la información. • Manager: persona responsable de la organización y de las directrices de preparación de un equipo. • MRP: Siglas de Material Requirement Planning. En español, planificación de las necesidades de materiales. Método utilizado para planear las necesidades de materias primas en una empresa. • PDM: Siglas de Participación de Mercado. Porcentaje que se detenta del total de mercado disponible o del segmento del mercado que está siendo suministrado por la compañía. Establecimiento de un procedimiento para obtener previsiones de ventas Pág. 7 en una empresa de gran consumo • CBU: Siglas de Country Business Unit. En español, Unidad de Negocio de un país. Se aplica en multinacionales para determinar cada una de las empresas de la multinacional en los distintos países en que está presente. • WBU: Siglas de World Business Unit. Se entiende como la agrupación de todas las empresas de todos los países que forman una multinacional. • PDD: Siglas de Plan Direct Delivery. En español, Plan de Entrega Directa. Estrategia que pretende cargar el mayor número de pedidos directamente en las fábricas. Pág. 8 Memoria 4. Prefacio 4.1. Origen del proyecto Este proyecto a principios de febrero del año 2005 en el seno del área de planificación del departamento de Supply Chain de la empresa Font Vella, S.A. Por aquel entonces, fue cuando me incorporé en periodo de prácticas para colaborar en un proyecto de implantación de una herramienta informática de soporte a la planificación de la demanda. Hasta la fecha, y desde que se creó hace ya dos años, el departamento de Supply Chain ha sufrido importantes cambios. Algunos de ellos, podrán ser analizados a lo largo de este proyecto. 4.2. Finalidades del proyecto En un principio, la idea de este proyecto fue centrarme exclusivamente en el proceso de implantación del software analítico. Sin embargo, con el tiempo, fueron surgiendo nuevos retos en el departamento de Supply Chain. Fue entonces cuando decidí que aprovecharía la oportunidad para analizar la evolución sufrida en el antiguo departamento de logística como consecuencia de una necesidad de adaptación a un mercado que crecía en volumen y complejidad. Todo ello relatado desde el prisma de la planificación de la demanda, el punto de entrada a la Cadena de Suministro. 4.3. Motivaciones Actualmente me encuentro trabajando como Planificador de la Producción en el departamento de Supply Chain. Para mi, este proyecto representa una buena oportunidad para reflexionar sobre el futuro de la Cadena de Suministro mediante el aprendizaje de sus engranajes clave. Establecimiento de un procedimiento para obtener previsiones de ventas Pág. 9 en una empresa de gran consumo 5. Introducción 5.1. Alcance del proyecto Explicar una reestructuración en un departamento requiere un volumen de información mucho mayor que el que este proyecto se propone. Por consiguiente, pese a analizar los impactos principales del proceso de planificación de la demanda sobre el rendimiento de la Cadena de Suministro, habrá ciertos aspectos que deberán ser obviados. Si bien se pretende alcanzar una visión global partiendo de un proceso concreto, el lector deberá entender que me centre en aquellos puntos en los que mayor empeño he puesto durante mi estancia en Font Vella. Pág. 16 Memoria las funciones de negocio tradicional y las tácticas utilizadas a través de esas funciones de negocio, al interior de una empresa y entre las empresas de una cadena de suministro, con el fin de mejorar el desempeño en el largo plazo tanto de las empresas individualmente como de toda la cadena de suministro”. En otras palabras, la SCM es la estrategia a través de la cual se gestionan todas las actividades y empresas de la cadena de suministro. El reto ahora es claro: cuando hablamos de la Gestión de la Cadena de Suministros, estamos renunciando al concepto de logística como proceso interno donde se busca optimizar el flujo de los productos y la utilización de los recursos. Estamos hablando de ver todas las empresas como una sola. Estamos viendo un flujo continuo del producto y tratando de mejorar los procesos para alcanzar el beneficio global. Sin embargo, para lograr alcanzar un buen proceso de Gestión de la Cadena de Suministro, un requisito indispensable es hacer un buen proceso de gestión e integración logística en el interior de cada empresa; no se puede pretender alcanzar altos niveles de rendimiento a escala global si cada organización tolera ineficiencias operativas y no hace buen uso de sus procesos y recursos. Por lo tanto, el primer paso para alcanzar la excelencia en la Gestión de la Cadena de Suministros es tener un alto nivel de rendimiento en la logística interna de las empresas, en las cuales deben observarse todos los procesos logísticos como partes interrelacionadas e interdependientes entre sí, de tal manera que se busquen mejoras siempre enfocadas hacia todo el proceso logístico y no sólo para cada elemento particular (concepto de Logística Integral interna). Prima ALCANCE DE LA SUPPLY CHAIN Proveedor Minorista Mayorista Almacén Primario Fabricante Cliente Fig. 8.1 Diagrama de la Cadena de Suministro (Supply Chain) básica Establecimiento de un procedimiento para obtener previsiones de ventas Pág. 17 en una empresa de gran consumo En el caso particular de Font Vella, hace ya dos años que se puso en marcha un proyecto de creación de un departamento de Supply Chain con tres áreas diferenciadas: Customer Service (Servicio al Cliente), Logística y Planificación. Actualmente la SMC (Supply Chain Management) se lleva a cabo íntegramente desde este departamento. CUSTOMER SERVICE PLANIFICACIÓN -Demand Planner -Production Planner LOGÍSTICA DIRECTOR SUPPLY CHAIN Facturación Créditos Cond. Ciales. Precios Pedidos Transp. y palets Fig. 8.2 Organigrama del departamento de Supply Chain Pág. 18 Memoria 9. Análisis del sector y tendencias del mercado El sector de aguas envasadas está encuadrado dentro de la Unión Europea en lo que se llama la industria de productos alimentarios y de bebidas. Constituye la rama de la actividad más importante de la industria manufacturera en términos de valor de la producción industrial y una de las más importantes en valor añadido, encontrándose en España en quinta posición con el 9,9% del valor total de la producción industrial alimentaria, por detrás de Alemania, Francia, Reino Unido y Italia. En este contexto, las aguas minerales constituyen aproximadamente el 1% del valor total de los alimentos que se compraron en España en el 2003. El sector de bebidas analcohólicas, formado por las aguas envasadas, las bebidas refrescantes y los zumos y néctares tiene a las aguas envasadas en este momento como sector líder en producción y consumo. Volviendo con el análisis del mercado español, podemos afirmar que hablamos de un país que ha tenido una progresión impresionante en los últimos 10 años, en que prácticamente duplicó su consumo con una tasa de crecimiento del mercado en volumen de 7,7% en 2004 y una previsión del 4,7% en 2005. Actualmente, el volumen generado por todas las marcas que compiten en el mercado español se estima alrededor de los 3.400 millones de litros anuales. Si hablamos de crecimiento del mercado en términos de valor, el volumen vendido anualmente alcanza los 1.500 millones de euros, con un crecimiento en 2004 del 10% y de un 5,4% estimado en 2005. El crecimiento que ha sufrido el mercado del agua embasada en los últimos años ha provocado que empresas dedicadas a este sector como Font Vella, S.A. hayan tenido que replantear su estructura logística interna para poder hacer frente a la demanda de un mercado mucho más exigente y complicado. Sin embargo, si analizamos el futuro del agua envasada, podemos destacar una tendencia a la baja en el crecimiento del mercado. Se podría afirmar que estamos entrando en una etapa de madurez. Generalmente, en esta etapa los precios acostumbran a descender y la competencia se intensifica. Un hecho claro lo tenemos en la aparición de eventos promocionales inexistentes hace un año. Además, debemos tener en cuenta que nos encontramos en un mercado donde, con frecuencia, el nivel de servicio representa un factor que contribuye en gran medida a la diferenciación de la marca, que ha su vez implica una óptima gestión de la Cadena de Suministro. La siguiente reflexión a cerca de los costes asociados a la producción del agua Establecimiento de un procedimiento para obtener previsiones de ventas Pág. 19 en una empresa de gran consumo puede ayudarnos a tomar conciencia de lo que esto supone: aproximadamente el 15% de los costes globales son debidos a costes de distribución, mientras que en otros mercados como los productos frescos (yogures, natillas, etc.) o galletas no rebasan el 10 y el 5% respectivamente. Por consiguiente, resulta de vital importancia invertir en la eficiencia de la Cadena de Suministro. Pág. 20 Memoria 10. Caracterización del tipo de empresa 10.1. Font Vella y la competencia La división de aguas del grupo Danone pose el liderazgo en participación de mercado, tanto en volumen como en valor. Destacamos como sus principales competidores: Grupo Nestlé, Grupo San Benedetto, Grupo Pascual, Grupo Osborne, Grupo Coca-Cola, Grupo Pepsi, Grupo Vichy Catalán, Grupo Damm y las marcas de Distribución. A continuación se presenta una distribución aproximada de las participaciones de mercado de cada una de las empresas, tanto en valor como en volumen. 27% 9% 11% 8% 5% 3% 1% 10% 5% 21% Grupo Danone Grupo Nestlé Grupo San Benedetto Grupo Pascual Grupo Osborne Grupo Coca Cola Grupo Pepsi Grupo Vichy Catalán Grupo Damm Marcas Distribución Fuente: datos internos de Font Vella. Fig. 10.1.1 Porcentaje aproximado de PDM en volumen Establecimiento de un procedimiento para obtener previsiones de ventas Pág. 21 en una empresa de gran consumo 32% 12% 3% 8% 5% 8% 1% 19% 6% 6% Grupo Danone Grupo Nestlé Grupo San Benedetto Grupo Pascual Grupo Osborne Grupo Coca Cola Grupo Pepsi Grupo Vichy Catalán Grupo Damm Marcas Distribución Fuente: datos internos de Font Vella. De los gráficos mostrados, deducimos que Font Vella mantiene una filosofía de diferenciación basada en altos precios. Fijémonos que, si la comparamos con las marcas de distribución, pese a tener PDM parecidas en volumen, difieren enormemente en valor. El posicionamiento de Font Vella es claro: productos sanos que contribuyen al bienestar del cuerpo a precios por encima de la media del mercado. Al tratarse de un mercado de gran consumo, existen fuertes barreras de entrada para aquellas pequeñas y medianas empresas que quieran competir. Se necesitan grandes aportaciones de capital para poder ser competitivo en volúmenes y precios. Actualmente, incluso para multinacionales que ya se encuentran dentro del pastel de participación de mercado, resulta muy duro mantener la cuota de mercado. Otro punto interesante a recalcar es la creciente evolución de las marcas de distribución, cuya presencia representa una creciente amenaza. Sus fuertes políticas de bajo coste obligan mantener tanto un nivel de servicio al cliente muy elevado como una oferta constante de productos variados y alto valor añadido para fidelizar al consumidor. Debido a las dificultades mencionadas que sufren las empresas para mantener la participación de mercado y a las amenazas de las marcas blancas, el cliente tiene mucha fuerza e influencia en el mercado del agua embotellada. En cuanto a los proveedores, sólo Fig. 10.1.2 Porcentaje aproximado de PDM en valor Pág. 22 Memoria en algunos casos particulares como el de los tapones, existen tan pocos que fabriquen que se tiene un bajo poder de negociación. 10.2. Organización de Font Vella Actualmente Font Vella abastece a toda la región española mediante cuatro plantas propias de embotellamiento de agua procedente de sus respectivos manantiales. Dos de las plantas, Sant Hilari y Amer, se encuentran en Cataluña (Gerona). La tercera, Sigüenza, en Castilla la Mancha (Guadalajara) y la cuarta, Lanjarón, en Andalucía (Granada). Adicionalmente, se importa la marca Evian procedente de la planta de Volvic, en Francia. Las marcas principales de la empresa son: Font Vella, Lanjarón, Fonter, Fonteforte, San Vicente, Vivaris, Fontemilla y Evian, las cuales significaron unas ventas totales en el año 2004 de aproximadamente 1.200 millones de litros de agua, equivalente a una facturación de entorno a los 300 millones de euros. Font Vella utiliza dos canales de distribución: el canal de alimentación y el canal fuera del hogar (CFH). El canal de alimentación está formado por supermercados, EVIAN SANT HILARI AMER SIGÜENZA LANJARON PLANTAS FONT VELLA Fig. 10.1.3 Distribución de las plantas de Font Vella en España Establecimiento de un procedimiento para obtener previsiones de ventas Pág. 23 en una empresa de gran consumo hipermercados, discount y cash&carry. Dentro de este canal, destacamos algunos clientes tales como Mercadona, Carrefour, Caprabo o Eroski. El canal fuera del hogar se subdivide a su vez en distribución y horeca moderna. La distribución se compone de hoteles, restauración tradicional, cafeterías y bares y alimentación tradicional (colmados). Por otro lado, la horeca moderna la forman cadenas de restaurantes y alimentación rápida (fast food), catering, estaciones de servicio, cines, teatros, auditorios, vending, parques temáticos de ocio y naturaleza, quioscos, estanques o panaderías. Debido a que cada canal se comporta según tendencias muy diferenciadas, se gestionan de forma independiente por equipos distintos de comerciales. De hecho, las previsiones de ventas se realizan separadas para cada canal. Por otro lado, para gestionar el almacenamiento del stock necesario para abastecer los dos canales, es imprescindible poseer una buena red de distribución. Cada una de las plantas posee uno o dos reguladores principales cuya funcionalidad principal es almacenar el stock de ciclo así como servir de pulmón para las fluctuaciones de la demanda. Además, existen una serie de centros de distribución repartidos por toda la península utilizados principalmente para almacenar el stock de anticipación así como para realizar la recepción de desviaciones de pedidos. Para épocas con alta demanda se contratan centros de distribución temporales. Pág. 24 Memoria 11. ¿En qué consiste una previsión de ventas? La previsión de ventas constituye una herramienta de gran importancia para la planificación efectiva y eficiente. Reflexionando a grandes rasgos, parece lógico pensar que el cimiento de un plan de negocio está en el Plan Financiero y que éste, a su vez, descansa en buena medida en un balance previsional. Es evidente que, en este contexto, la previsión de los ingresos, y de entre ellos los derivados del ejercicio de la actividad corriente, resulta la principal variable a definir. Prever las ventas significa prever el nivel de actividad a partir de la cual se definen buena parte del resto de parámetros del negocio. Sin embargo, a parte del soporte a la toma de decisiones estratégicas y tácticas, son muchos más los beneficios derivados de una buena planificación de la demanda:  Gestionar y anticipar actividades operacionales  Mejorar el rendimiento de la CBU (Country Business Unit) –entiéndase unidad de negocio-, la competitividad y productividad mediante la disminución de costes  Mejorar el nivel de servicio al cliente  Proyectar los costes operacionales en los procesos presupuestarios  Incrementar la comunicación y la integración de los equipos  Dar visibilidad de las tendencias de los mercados Es importante tener en cuenta que no siempre será imprescindible realizar previsiones de venta. Dependerá en gran medida de las estrategias industriales que sigan los sectores. Repasemos las principales estrategias: • Fabricación contra diseño (Design-to-order) En esta modalidad se comienza a diseñar el producto cuando existe un pedido del cliente. Es el caso de la fabricación naval: cuando existe un pedido se comienza a diseñar cómo será el producto acabado según las especificaciones del cliente. En este caso no existe ni stock de materia prima (se compra cuando existe el pedido) ni de semielaborados ni de producto acabado. No existe el problema de planificar stocks. Establecimiento de un procedimiento para obtener previsiones de ventas Pág. 25 en una empresa de gran consumo • Fabricación contra pedido (Make-to-order) No existe stock de producto acabado, ya que éste se comienza a fabricar cuando llega un pedido del cliente. En este caso, el producto ya está diseñado. El plazo de entrega al cliente será el de fabricación, si ya se tienen todas la materias primas compradas, o bien el de fabricación más el del proveedor. Podemos encontrar algunos ejemplos en la equipamiento industrial. • Ensamblaje contra pedido (Assembly-to-order) Según esta estrategia, se comienza a fabricar el producto hasta llevarlo a una fase intermedia en la que se almacena. Esta estrategia se suele usar cuando las primeras fases son muy costosas, mientras que el acabado final es relativamente sencillo. Véanse ejemplos como los automóviles, ordenadores, etc. • Fabricación contra stock (Make-to-stock) En este caso, el stock de producto acabado sirve para desacoplar la dinámica del mercado con la dinámica de la fabricación. Es lo que ocurre en la gran mayoría de bienes de consumo, donde se requiere disponibilidad del producto cuando el consumidor va a comprar al punto de venta. En los dos primeros casos, no se acostumbran a hacer previsiones de ventas o bien suelen ser poco elaboradas. No obstante, para los dos últimos, se acostumbra a necesitar previsiones con un alto nivel de elaboración. Por consiguiente, y siguiendo dichas clasificaciones, se intuye fácilmente que para una fabricación Make-to-stock como la que requiere la venta de agua embotellada a gran escala, será imprescindible apoyarse en unas buenas previsiones de ventas. Pág. 32 Memoria Distinguiremos entre tres tipos de previsiones en función del alcance que éstas tengan: previsiones a largo, medio y corto plazo. 13.1.1. Previsiones a largo plazo Se trata de una previsión que abarca desde los 18 meses hasta un horizonte de 5 años, centrándose en cuestiones de alto nivel estratégico. Formaliza las principales orientaciones de desarrollo de la empresa: • Mercados en los que entrar • Nuevas tecnologías que adoptar • Gamas de productos que desarrollar Es un informe de las metas y objetivos principales que Font Vella espera alcanzar entre los próximos 18 meses hasta los 5 años en las áreas de: • Finanzas • Marketing • Ventas • Operaciones (Supply Chain) En este nivel, las previsiones de la demanda se realizan a un nivel de agregación muy alto, por país o área geográfica. El forecasting a largo plazo es el punto de entrada para la Planificación Estratégica. No profundizaremos más en él por estar fuera de los objetivos de este proyecto. Establecimiento de un procedimiento para obtener previsiones de ventas Pág. 33 en una empresa de gran consumo 13.1.2. Previsiones a medio plazo Dentro del proceso de previsión de la demanda a medio plazo, se distinguieron dos subprocesos principales:  Elaboración del forecast: aunque basado en procesos completamente distintos, existía anteriormente. En este proceso se estimaban las ventas para cada canal, familia y SKU.  Reuniones de validación del forecast: se crearon una serie de procesos con el objetivo de involucrar a todos los departamentos concernidos. El forecasting a medio plazo es el punto de entrada para el S&OP (Sales & Operaciones Planning). El S&OP es el proceso creado y liderado por Supply Chain mediante el cual se desarrollan planes en el ámbito táctico que facilitan a la dirección la gestión estratégica del negocio para conseguir una ventaja competitiva a través de la integración de los planes de Marketing & Ventas enfocados al cliente, sea para productos existentes o bien para nuevos. El forecasting a medio plazo tiene un horizonte de 18 meses con periodos de revisión mensuales y será elaborado a escala mensual. Este nivel permite gestionar los contratos de personal en fábricas y de necesidades de materia prima. En la mayoría de los casos, a excepción de aquellas empresas que tratan con productos con cortos ciclos de vida (véase el ejemplo de los yogures), las previsiones se realizan con detalle mensual por ser el ciclo que mejor se presta a la extrapolación de los históricos de demanda sin ser demasiado corto como para entrar en excesivas minuciosidades ni demasiado grande como para obviar demasiados detalles. Actualmente el forecasting a medio plazo es el proceso de mayor importancia en la Cadena de Suministro. Por ello, será el que estudiemos con mayor minucia. Desglosemos los bloques principales que se mencionaron al inicio: 1. Elaboración del forecast y reunión de consenso 2. Planificación de la capacidad y consenso 3. Pre-S&OP y reunión S&OP final Pág. 34 Memoria A continuación, analizaremos cada uno de los bloques de forma exhaustiva: 1.- Elaboración del forecast y reunión de consenso. El proceso de elaboración del forecast se subdivide, a su vez, en tres subprocesos: preparación del forecast, reunión con Marketing & Ventas y chequeo de la consistencia. Para la parte de preparación, es necesario disponer de unas series históricas de datos a nivel muy desagregado (nivel SKU) que hayan sido previamente limpiados. Entendemos por limpiar, explicar los eventos a pasado y futuro, tales como promociones o cambios de tarifa, para que el modelo estadístico utilizado no se vea afectado por dichos valores extraordinarios. En nuestro caso, podemos avanzar que utilizaremos como soporte a este proceso una herramienta de análisis de la demanda que estudiaremos más adelante. Posteriormente a la preparación del forecast, se realiza una reunión con Marketing & Ventas en la cual se recopila información sobre futuros eventos tales como promociones, publicidad, acciones realizadas por la fuerza de ventas en puntos de consumo, etc. Para cada evento, se analiza su impacto sobre las ventas y se modifican las previsiones en acorde a los eventos. En algunos casos, como los lanzamientos de nuevos productos, se deberán estudiar conjuntamente con Marketing factores como la rotación esperada en los lineales o la canibalización esperada. Por otro lado, el departamento de Ventas puede aportar información de gran importancia sobre las cuentas claves, como por ejemplo las promociones pactadas o bien impresiones sobre la rotación que está teniendo el producto para modificar las previsiones tanto a la alza como a la baja. El chequeo de la consistencia servirá para consolidar una única propuesta de forecast final. Es imprescindible que asistan todas las partes implicadas: mánagers de marcas (Brand Managers), mánagers de cuentas claves (Key Account Managers) y el planificador de la demanda (Demand Planner) como animador de la reunión. Para que la reunión sea eficaz, se fijarán fecha, hora y duración determinada, se pedirá a los asistentes que vengan con la información preparada y con los objetivos claros y que difundan dicha información antes de la reunión para que todos los asistentes puedan haber reflexionado con anterioridad. Como información de entrada se utilizará el forecast elaborado por el planificador de la demanda, los nuevos eventos y los objetivos del negocio. Se compartirá la información del mercado, recopilarán los nuevos eventos y revisará el forecast para finalmente validarlo como propuesta final. Esta propuesta final se comparará con planificaciones pasadas para estudiar las desviaciones con el fin de buscar causas que expliquen las discrepancias. Se reportará la fiabilidad de las previsiones mensuales mediante indicadores adecuados. Establecimiento de un procedimiento para obtener previsiones de ventas Pág. 35 en una empresa de gran consumo 2.- Planificación de la capacidad y consenso Con la información resultante de la propuesta de forecast planteada, se analizará la viabilidad en el ámbito industrial: se estudiarán las capacidades de las líneas para producir dichos volúmenes junto con la secuencia óptima de fabricación, en el caso de las líneas multiformato. Se deberán atender también aspectos como la disponibilidad de materia prima para la elaboración de los productos acabados y la capacidad de almacenaje y limitaciones de distribución. En caso de existir incompatibilidades, deberán buscarse soluciones alternativas para seguir con dicha propuesta. En el caso que sea inviable, deberá volverse al primer punto para replantear la propuesta de forecast. Los responsables de validar estos puntos serán el planificador de la producción y los jefes de cada una de las zonas logísticas. 3.- Pre-S&OP y reunión S&OP final El objetivo principal de la reunión pre-S&OP es la toma de decisiones considerando el balance entre demanda y suministro. Deben resolverse los problemas y diferencias de tal modo que se puedan plantear un conjunto de recomendaciones para la reunión S&OP final. Por consiguiente, será importante identificar las áreas donde no se ha podido llegar a un acuerdo y desarrollar escenarios que muestren el impacto de propuestas alternativas para la resolución de los conflictos. Este trabajo en equipo resulta ser de gran valor, puesto que fomenta la comunicación interdepartamental en la compañía, disminuyendo ineficiencias en los flujos de información. Como información de entrada tendremos los objetivos del negocio, el forecast consensuado junto con sus potenciales lagunas respecto a los objetivos del negocio y los acuerdos de capacidad. Será el departamento de Supply Chain quien se encargue de establecer escenarios alternativos como posibles soluciones. Como resultado de la reunión, se deberá confeccionar un plan de demanda, un plan de producción y un plan de existencias (stock) validado en un 90%. Asimismo, se presentarán los escenarios alternativos junto con un análisis de costes y una recomendación para el 10% restante. La reunión S&OP final tiene como meta revisar el rendimiento de la unidad de negocios identificando acciones correctivas, evaluar los escenarios propuestos con el fin de ajustar sea la demanda o bien la capacidad y alcanzar un acuerdo entre los mánagers séniors comprometiéndose en la recomendación de un plan de Ventas & Operaciones (Sales & Operations). Los departamentos involucrados serán Ventas, Marketing, Finanzas, Industrial, Compras y la Cadena de Suministro. Como información de entrada tendremos los indicadores clave de rendimiento, el resumen del rendimiento pasado versus el plan, el plan S&OP propuesto y los escenarios planteados. Los resultados de la reunión se comunicarán mediante un resumen con las decisiones tomadas en el ámbito de demanda y/o capacidad, los planes de S&OP (demanda, producción y existencias) y una recapitulación de aquellas decisiones que deberán ser tomadas al nivel de alta dirección. Pág. 36 Memoria Forecast versus Budget. A menudo, los conceptos de forecast y budget se utilizan arbitrariamente. Es importante saberlos diferenciar, puesto que persiguen objetivos distintos. El Forecast es una herramienta de gestión operacional cuyos horizontes pueden variar dependiendo de la empresa. Se revisa mensualmente y pretende ser realista. Su objetivo es dar visibilidad a Font Vella en sus operaciones y proveer un alto nivel de servicio a un coste óptimo. El Budget, en cambio, es una herramienta del departamento Financiero de control e informe. Se fija una vez al año y se revisa cada tres meses. Los objetivos principales que persigue son la evaluación del crecimiento en CAN, ROP y fondo de maniobra (free cash flow). Cada unidad de negocio elabora un pre-Budget que deberá ser validado por la WBU. Su objetivo es establecer objetivos para cada unidad de negocio para permitir alcanzar la estrategia de la WBU. Llamaremos chequeo de consistencia (Consistency Check) a la comparación entre el Budget y el Forecast. 13.1.3. Previsiones a corto plazo Las previsiones a corto plazo tienen un horizonte mensual con un desglose semanal. Son el punto de entrada de las planificaciones de la producción a detalle semanal (production scheduling/deployment). Se trata de un nivel operativo que, además, permite gestionar los pedidos de materia prima. El análisis de previsiones a corto plazo no existía anteriormente. La dinámica de producción en fábrica se basaba en tomar las previsiones mensuales e ir fabricando las referencias durante todo el mes, sin importar el orden. Actualmente hemos creado una herramienta basada en Visual Basic que permite controlar las evoluciones semanales de la demanda para anticipar posibles cambios en la producción (ver anexo A). De esta forma, podemos controlar que la planificación de la producción se ajuste a las necesidades de la demanda. Como inputs de esta herramienta se requieren las ventas diarias y los índices de venta para cada día del mes en curso y para cada SKU. Cuando se exportan las ventas del IBM-AS/400, lo que se obtiene son las líneas de pedido para cada una de las SKU en Establecimiento de un procedimiento para obtener previsiones de ventas Pág. 37 en una empresa de gran consumo formato “.txt”. Lo que se creó fue una interfaz que permite sumar de forma instantánea la venta diaria para cada SKU y aplicar una extrapolación basada en los índices diarios de venta. Dichos índices, lo que nos indican son la proporción diaria de venta con respecto al mes que le corresponde a cada una de las SKU para cada día. Por consiguiente, la suma de todos los índices de una SKU para todo el mes da la unidad. Para efectuar las extrapolaciones, simplemente se divide la venta acumulada entre el índice acumulado. Como resultado, obtenemos una proyección de lo que será la venta mensual para esa SKU. Este cálculo se realiza por canal. Los índices se importan a Excel directamente del software de soporte a la previsión de la demanda que analizaremos más adelante. Simplemente son el resultado de un análisis de las tendencias de ventas por mes y día para cada una de las SKU. El output es una ponderación mensual con detalle diario de las ventas de cada referencia. La comparación del forecast mensual con la extrapolación hecha a partir de las ventas diarias reales nos permite detectar las anomalías en el comportamiento de la demanda semanal. Posteriormente, se pondera el forecast con la extrapolación hecha, obtenemos la venta diaria media y la dividimos entre el stock disponible para obtener la cobertura en días. Gracias a la programación en Visual Basic, todo este proceso que parece tan complejo lo podemos realizar en cuestión de un minuto. Como se puede intuir, las ventajas del control de las previsiones de la demanda a corto plazo son de gran interés para dimensionar el stock y optimizar la planificación de la producción. 13.2. Factores a considerar cuando planificamos la demanda. El nivel de esfuerzo empleado en el proceso de Forecasting dependerá de seis factores: 1. Objetivo del Forecast 2. Horizonte y periodos de revisión 3. Nivel de detalle 4. Tipología del producto (producto nuevo, producto estándar, promoción) 5. Clasificación de la SKU (según canal, volumen, variabilidad, importancia estratégica, etc.) 6. Métodos de Forecasting (métodos cuantitativos y cualitativos) Objetivo del Forecast Horizonte y Métodos de 1 6 2 Pág. 38 Memoria Anteriormente, cuando la empresa se estructuraba según sus funciones principales encontrábamos que, a menudo, los objetivos específicos de cada una de ellas resultan estar en conflicto y escasamente alineados. Para resolver este problema, hemos pasado de una planificación al margen de los demás departamentos de la empresa (la realizaba exclusivamente el departamento Comercial) a una planificación integrada capaz de superar los conflictos interdepartamentales. Uno de los puntos más importantes del forecasting es que los planes a largo plazo estén estrechamente relacionados con los de medio y corto plazo. Para conseguir este objetivo es fundamental que la estructura de los datos sea coherente y que los horizontes temporales de cada bloque estén perfectamente definidos y enlazados. La idea sobre la que este concepto se sustenta es que cualquier actividad de planificación se puede descomponer según niveles organizativos de manera jerárquica. Cada nivel cubre todos los procesos de la cadena de suministro pero con un alcance específico. En el nivel más alto se elaborará un plan único de largo plazo para toda la empresa y con un carácter estratégico. Bajando a los niveles inferiores, el alcance será restringido a una parte de la cadena de suministro, siendo el plan más detallado y con un horizonte más corto. La idea de esta estructura jerárquica es Fig. 13.2.1 Factores a considerar en la previsión de la demanda Establecimiento de un procedimiento para obtener previsiones de ventas Pág. 39 en una empresa de gran consumo que los distintos planes estén conectados entre ellos a través de flujos de información intercoordinados. Estos procesos de planificación, clasificados según nivel jerárquico, se caracterizan por un determinado alcance temporal y ámbito geográfico. Cada una de estas dimensiones, la temporal y la geográfica, tienen los siguientes niveles de agregación: • Dimensión jerárquica: estratégico, táctico y operativo • Dimensión temporal: largo, medio y corto plazo. • Dimensión geográfica: macro áreas geográficas, regiones, áreas de venta, clientes individuales. Dependiendo de la dimensión jerárquica y temporal en la que nos encontremos deberemos trabajar con mayor o menor nivel de detalle. Además, podremos escoger distintos criterios según la tipología del producto. Para ello, será esencial la colaboración de otros departamentos: FV 150 x 6 (SH) FV 150 (SH) FV Sant Hilari FV Agua Envasada Fig. 13.2.2. Nivel de detalle Pág. 40 Memoria 13.2.1.1. Información de Marketing & Ventas Tal y como hemos comentado anteriormente, para realizar un buen Forecast debemos tener en cuenta los eventos que distorsionarán nuestra previsión base sobre las ventas. Distinguimos entre dos tipos de eventos: o Eventos internos Se utilizan con distintas finalidades: penetración en el mercado, incremento de las ventas, lealtad a la marca, frenar la competencia, etc. Entendemos por promoción aquellas actividades que provienen de Marketing y/o Ventas cuyo objetivo es añadir valor a nuestro producto durante un periodo de tiempo limitado, estimulando la compra del consumidor y la efectividad del vendedor. A continuación se comentan los distintos tipos de eventos de Marketing:  Innovación: introducción de un producto que es nuevo tanto para la compañía como para sus clientes. Generalmente el departamento de Marketing es el encargado de llevar a cabo diversos test para prever el volumen de ventas.  Renovación: cambio de un producto en lo que se refiere a la fórmula o packaging.  Publicidad: anuncios pagados, públicos y no personales con mensajes persuasivos de adquisición de un producto.  Promociones: una de las cuatro variables controlables del Marketing (con producto, precio y emplazamiento) del Marketing mixto. Vemos algunos ejemplos en colecciones, juegos, concursos, samplings, multi-packs. Además de los eventos de Marketing, existen eventos promocionados por el departamento de ventas tales como; tarjetas de fidelidad; descuentos en folletos; precios garantizados; promociones regionales; correos a los minoristas; cambios de precios planeados, etc. Finalmente, identificamos un tercer tipo de evento interno: los eventos del departamento de Trade Marketing; merchandisig como extensiones del lineal o islas; Establecimiento de un procedimiento para obtener previsiones de ventas Pág. 41 en una empresa de gran consumo gestión por categorías; animaciones en el punto de venta como degustaciones; ofertas específicas, lotes o prospectos. Si los eventos son conocidos y calculables, su impacto puede ser modelable e integrado en el sistema de forecasting. Sin embargo, en muchos casos, dichas estimaciones resultan ser más complicadas de lo que a priori pueden parecer. o Eventos externos Se trata de eventos que caen fuera del control directo de Font Vella. Pueden influenciar tanto positiva como negativamente la evolución de las ventas. Vemos algunos ejemplos en; eventos de competidores; tendencias del mercado; clima; huelgas; políticas de stock de los clientes; problemas productivos, de calidad, etc. Aunque estos eventos escapen a nuestro control directo, esto no significa que no podamos reducir su ámbito de incertidumbre: se encargan estudios de tendencias de los mercados, se contratan empresas que realizan previsiones del clima a largo plazo en las ciudades donde la venta tiene mayor impacto, se tiene contacto con los sindicatos de transportistas para prever posibles huelgas, se trabaja conjuntamente con algunos clientes para la gestión de su stock, etc. Pág. 48 Memoria o Paquete estadístico con gran potencia, de acceso y manipulación sencilla y agilidad en el manejo de las bases de datos (históricos). o Soporte a la gestión de la cadena de suministro para mejorar los KPIs de planificación de la demanda (a ser analizados más adelante). Principalmente, se desea trabajar en la mejora de la precisión en la previsión de la demanda, el nivel de servicio al cliente y el nivel de stock. o Fácil integración con el IBM-AS/400. Se tienen que poder descargar las ventas de los meses cerrados con facilidad. Por consiguiente, descartaremos aquellas opciones que impliquen una migración a otro ERP o cambios sustanciales en el actual. Debe tenerse en cuenta que existen múltiples soluciones SCM en el mercado, aunque no todas se adaptan al marco específico que reclama la situación existente en Font Vella. En nuestro caso, lo que verdaderamente se busca es la potencia de cálculo en el análisis de datos. No se busca un SCM a partir del cual se reestructuren todos los procesos de la Cadena de Suministro, sino un SCM que optimice puntos concretos de nuestra Cadena de Suministro reestructurada. Gestión del cambio Debido a la naturaleza de la solución buscada, deberemos escoger un software capaz de amoldarse al ERP existente sin que haya necesidad de redefinir procesos y relaciones interdepartamentales que permitan la implantación y adaptación a la nueva situación. En este sentido, la gestión del cambio será extremadamente más sencilla. Una vez finalizada la implantación y el consiguiente periodo de formación del usuario, deberemos redefinir ligeramente el proceso inicial de forecasting a medio plazo de tal forma que éste incluya como base las extrapolaciones de demanda de nuestro SCM. 14.4.2. Metodología de selección Establecimiento de un procedimiento para obtener previsiones de ventas Pág. 49 en una empresa de gran consumo Selección previa de proveedores Previo paso a la elección del sistema analítico, se estudiaron las alternativas que ofrecía el mercado en acorde con nuestros objetivos. A continuación, se detallan las características más relevantes de las principales ofertas de software que proporciona el mercado. Benchmark de software analítico SCM En cada una de las soluciones, se distinguen dos bloques muy diferenciados. En el bloque operacional encontramos funcionalidades de naturaleza determinista que no requieren ni el planteamiento de múltiples escenarios ni la toma de decisiones. El MRP, por ejemplo, nos indica las cantidades de materia prima que se requiere de cada componente para obtener una cantidad determinada de producto acabado. Simplemente explosiona, según la BOM (Bill of Materials), las cantidades que previamente hemos introducido como producción semanal o mensual. El bloque de planificación se corresponde con aquellos procesos de ámbito casuístico, procesos en los cuales los niveles óptimos se encuentran mediante operaciones heurísticas. Este bloque, enfocado en el área de planificación, será precisamente el que decante la balanza hacia nuestra elección final. Fuente del benchmark: estudio realizado por IESE. Solución: J.D. Edwards 5 Pág. 50 Memoria PLANIFICACIÓN OPERACIONAL • Previsiones: - Demand Forecasting - Demand Planning • Nivel de Servicio: • Reaprovisionamiento: - Supply Chain - Fulfillment • SCM: Sí NO SÍ SÍ • ERP: • Abastecimiento MRP: • Fabricación: - MPS / Scheduler • Almacenamiento: - Distribución DRP • Ventas SÍ SÍ SÍ SÍ SÍ Dentro de los módulos que lo componen, destacaríamos Demand Planning y Demand Forecasting como las herramientas que realizan las previsiones (no mencionan cómo analizan las promociones); y Supply Fulfillment como la herramienta que controla el reaprovisionamiento según el inventario. No menciona el hecho de tener un proceso de planificación de nivel de servicio. Solución: I2 Supply Chain Optimitzation PLANIFICACIÓN OPERACIONAL Establecimiento de un procedimiento para obtener previsiones de ventas Pág. 51 en una empresa de gran consumo • Previsiones: - Demand Management - Revenue & Profit Optimitzation • Nivel de Servicio: • Reaprovisionamiento: - Fulfillment Optimitzation • SCM: Sí NO SÍ SÍ • ERP: • Abastecimiento MRP: • Fabricación: - MPS / Scheduler • Almacenamiento: - Distribución DRP • Ventas NO SÍ SÍ SÍ SÍ Dentro de los módulos que lo componen, destacaríamos Demand Management como la herramienta que realiza las previsiones; Revenue and Profit Optimitzation como la herramienta que analiza las promociones; y Fulfillment Optimitzation como la que controla el reaprovisionamiento según el programa de entregas. Solución: Logility Voyager Solution PLANIFICACIÓN OPERACIONAL Pág. 52 Memoria • Previsiones: - Demand Management - Life Cycle Planning • Nivel de Servicio: - Replenishment Planning • Reaprovisionamiento: - Inventory Planning • SCM: Sí SÍ SÍ SÍ • ERP: • Abastecimiento MRP: • Fabricación: - MPS / Scheduler • Almacenamiento: - Distribución DRP • Ventas NO SÍ SÍ SÍ SÍ Dentro de los módulos que lo componen destacaríamos Demand Planning y Life Cycle Planning como las herramientas que realizan las previsiones; Event Planning como la que analiza las promociones; Inventory Planning como la que controla el reaprovisionamiento según el programa de entregas; y Replenishment Planning como la planificación de distribución tipo DRP pero tomando en cuenta el nivel de servicio. Solución: Enterprise Profit Optimitzation (EPO) PLANIFICACIÓN OPERACIONAL Establecimiento de un procedimiento para obtener previsiones de ventas Pág. 53 en una empresa de gran consumo • Previsiones: - Profitable Demand Mgmt - Profitable Promotions Mgnt • Nivel de Servicio: • Reaprovisionamiento: - Fulfillment Management • SCM: Sí NO SÍ SÍ • ERP: • Abastecimiento MRP: • Fabricación: - MPS / Scheduler • Almacenamiento: - Distribución DRP • Ventas NO NO SÍ SÍ SÍ Dentro de los módulos que lo componen, destacaríamos Profitable Demand Management como la herramienta que realiza las previsiones; Profitable Promotions Managment como la que analiza las promociones; y Fulfillment Management como la que controla el reaprovisionamiento según el programa de entregas. No se menciona el hecho de tener un proceso de planificación del nivel de servicio. Solución: mySAP (APO) PLANIFICACIÓN OPERACIONAL Pág. 54 Memoria • Previsiones: - Demand Planning - Profitable Promotions • Nivel de Servicio: • Reaprovisionamiento: - Collaborative Fulfillment • SCM: Sí NO SÍ SÍ • ERP: • Abastecimiento MRP: • Fabricación: - MPS / Scheduler • Almacenamiento: - Distribución DRP • Ventas SÍ SÍ SÍ SÍ SÍ Dentro de los módulos que lo componen, destacaríamos Demand Planning como la herramienta que realiza las previsiones; Profitable Promotions Management como la que analiza las promociones; y Collaborative Fulfillment como la que controla el reaprovisionamiento según el programa de entregas. No menciona el hecho que ofrezca un proceso de planificación del nivel de servicio. SAP-R3 es el sistema más conocido y líder en sistemas ERP. Solución: DPM PLANIFICACIÓN OPERACIONAL Establecimiento de un procedimiento para obtener previsiones de ventas Pág. 55 en una empresa de gran consumo • Previsiones: - Demand Modelling - Demand Planning • Nivel de Servicio: - Fulfillment & Stock Optimitzation • Reaprovisionamiento: - Distribution Requirements Planning • SCM: Sí SÍ SÍ SÍ • ERP: • Abastecimiento MRP: • Fabricación: - MPS / Scheduler • Almacenamiento: - Distribución DRP • Ventas NO NO SÍ SÍ NO Dentro de los módulos que lo componen, destacaríamos Demand Modeling como la herramienta que realiza las previsiones; Demand Planning la que analiza las promociones; Distributions Requirements Planning la que controla el reaprovisionamiento según el programa de entregas; y Fulfillment & Stock Planning la que optimiza el stock según un nivel de servicio. Solución: TXT SC&CM PLANIFICACIÓN OPERACIONAL Pág. 56 Memoria • Previsiones: - Demand Planning • Nivel de Servicio: • Reaprovisionamiento: - Distribution Management & Optimitzation • SCM: Sí NO SÍ SÍ • ERP: • Abastecimiento MRP: • Fabricación: - MPS / Scheduler • Almacenamiento: - Distribución DRP • Ventas NO NO SÍ SÍ SÍ Dentro de los módulos que lo componen, destacaríamos Demand Planning como la herramienta que realiza las previsiones (no se menciona el análisis de promociones); y Distribution Management & Optimitzation como la que controla el reaprovisionamiento según el programa de entregas. No menciona el hecho de tener un proceso de planificación del nivel de servicio. Clasificación de las opciones según coste y funcionalidad: A la hora de realizar la elección, no podíamos obviar las limitaciones económicas que imponía la implantación de un proyecto piloto en fase experimental. Se pretende encontrar un software de soporte al proceso de forecasting para ponerlo en tela de juicio y evaluar si las mejoras que introduce compensan la inversión. Sentadas las bases económicas, nuestro objetivo en esta fase es diferenciar las empresas de software según dos aspectos: el coste de implantación y el nivel de funcionalidad de la herramienta. Como es de suponer, cuanto mayor sea el nivel operacional, mayor será el coste de implantación. No obstante, en muchos casos hay que destacar que por un nivel de funcionalidad muy similar se pueden encontrar soluciones con diferencias de coste de implantación y operación significativas. Esto se debe a dos causas principales: la primera es que el coste de implantación, el cual se compone de un coste de licencias y un coste de consultoría, suele variar en función del cliente. Primeramente porque a menudo no existen precios estándar para las licencias debido a la dependencia en algunos casos de los Establecimiento de un procedimiento para obtener previsiones de ventas Pág. 57 en una empresa de gran consumo ahorros potenciales que la solución pueda generar. Y por otro lado, porque el ratio entre el coste del software y el de la consultoría depende del software y de las consultoras que lo implantan. El otro factor influyente es el coste de operación, es decir, el coste de mantener la herramienta cada año. Este coste se compone de un importe anual de mantenimiento (hardware y software) y de un coste de personal interno y/o externo para el funcionamiento día a día. También en este caso existen herramientas que se diferencian en términos de porcentaje de coste de mantenimiento con respecto al coste global de las licencias así como en términos de coste del personal informático que hay que dedicar para el funcionamiento diario. Utilizaremos como punto de partida una clasificación aproximada y genérica según un estudio que en su día realizó la empresa Idom. Cabe destacar que el eje de capacidad de ejecución mide cuánto abarca el programa dentro de la gestión de la Cadena de Suministro. Por tanto, que una empresa de software esté emplazada dentro de la zona de menor capacidad de ejecución simplemente significará que está más enfocado a determinados procesos concretos de la gestión de la Cadena de Suministro. JDE Toolsgroup Logility Manugistics SAP TXT I2 Precio total implantación y operación Capacidad de ejecución Fig. 14.4.2.1. Clasificación de proveedores de software SCM según IDOM Pág. 64 Memoria Previsión mensual de la demanda Acceso: Forecasting / Monthly Forecast Calculation Este módulo calcula la previsión de la demanda mensual basándose en la demanda histórica, aplicando tendencias y correcciones de estacionalidad, así como posibles correcciones derivadas de otras funcionalidades opcionales (filtros de demanda, superposiciones, variables externas, etc.). Análisis de errores de previsión Acceso: Forecasting / Forecast Error Analysis Este módulo cuantifica y muestra los errores de previsión mensual e información estadística relacionada al nivel de artículo, familia y/o área. Fig. 14.5.3.2. Previsión de la demanda mensual (línea roja) para una referencia o familia por áreas Establecimiento de un procedimiento para obtener previsiones de ventas Pág. 65 en una empresa de gran consumo Filtrado de demanda excepcional Acceso: Forecasting / Exceptional Demand Filtering Un módulo específico de DPM permite al usuario filtrar valores anómalos de la demanda histórica que pueden considerarse debidos a fenómenos no-repetitivos. La demanda total se divide, en consecuencia, en dos partes, cada una de las cuales se trata y muestra de manera diferente: una parte “normal” o “repetitiva” y otra parte “excepcional” o “no-repetitiva”. Sólo la parte “normal” es tomada en consideración en el cálculo de la previsión, estableciendo así el proceso de previsión, reduciendo el error de previsión y, en consecuencia, permitiendo operar con stocks de seguridad menores. Previsiones diarias y semanales Acceso: Forecasting / Daily/Weekly Forecast Calculation Adicionalmente a los procedimientos básicos de previsión mensual, DPM permite importar y almacenar la demanda histórica a un detalle diario. Con tal característica DPM puede calcular automáticamente perfiles diarios de ventas apropiados para una mejor partición de la previsión mensual en cantidades diarias que tengan en cuenta no sólo el calendario (días laborables / festivos) sino también los diferentes pesos de los días dentro de la semana e incluso del mes. Usando estas funcionalidades adicionales es posible no sólo formular mejores previsiones a escala diaria o semanal, sino también medir errores a este nivel y estimar con una mayor precisión la variabilidad de la demanda diaria y semanal. Superposiciones Acceso: Master Info / Supersessions Usando esta característica es posible definir para cada artículo un “predecesor” del cual el artículo hereda toda o parte de su consumo. Pág. 66 Memoria La parte heredada puede ser alterada mediante un “factor de superposición” que, de hecho, permite al usuario pasar del artículo “superpuesto” al artículo “superponiente” una demanda mayor o menor a la demanda total del primero. Se puede crear una “cadena” de superposiciones definiendo cualquier número de superposiciones en cascada. El sistema comprueba que no se introduce ninguna incongruencia en el proceso (“bucles” de superposición). De esta manera no sólo se pueden gestionar superposiciones reales sino también ficticias, muy útiles para inicializar previsiones para nuevos productos de los que todavía no se tienen datos históricos. Correcciones Comerciales Acceso: Dem. Planning / Commercial Overrides El subsistema de Commercial Overrides (CO) (descartes comerciales) permite al usuario forzar, para uno o más periodos futuros, algunos valores de previsión diferentes de aquellos calculados por el subsistema FM. Estas correcciones pueden ser a nivel de artículo / área así como a un mayor nivel de agregación (macro áreas). Además de estas correcciones manuales, DPM permite importar correcciones comerciales de la computadora central. Fig. 14.5.3.3 Modificación manual de acciones comerciales Establecimiento de un procedimiento para obtener previsiones de ventas Pág. 67 en una empresa de gran consumo Variables Externas Acceso: Dem. Planning / External Variables El proceso de previsión puede ser mejorado facilitando a DPM algunos conocimientos adicionales sobre el posible comportamiento del mercado. El método adoptado en DPM consiste en definir una serie (hasta un máximo de 9) de “variables exógenas”, tales como indicadores macroeconómicos, actividades promocionales, acciones de los competidores, etc., a las que se pueden asignar valores cuantitativos tanto para meses pasados como para futuros. Examinando la demanda histórica y los valores históricos de las variables externas definidas, estas funcionalidades permiten analizar la correlación estadística entre las dos series de datos y, consecuentemente, definir un modelo que será usado tanto para interpretar las desviaciones observadas en la demanda pasada como para calcular previsiones futuras más fiables. Fig. 14.5.3.4. Ejemplo de la previsión de la demanda (línea roja) incluyendo una variable externa Pág. 68 Memoria En resumen, este subsistema tiene las siguientes características:  Modelación de la demanda totalmente auto-adaptativa  Detección y corrección de tendencias  Detección y corrección de estacionalidades  Medición y análisis de errores  Filtrado de demanda excepcional (opcional)  Previsiones semanales y diarias (opcional)  Superposiciones (opcional)  Descartes comerciales (opcional)  Influencia de variables externas (opcional) 14.6. Implantación de la herramienta analítica 14.6.1. Organización del proyecto En la estructura del equipo de proyecto el personal interno ha tenido una dedicación muy intensa y una total involucración durante el periodo de implantación. A continuación se explica la organización del proyecto. Según esta organización existen tres niveles claramente diferenciados con responsabilidades complementarias: Nivel de decisión: supervisa el avance del proyecto en términos de calendario de compromisos y de adecuación funcional de los resultados obtenidos. El organismo en el cual se materializa es el Comité Director, el cual debe reunirse de forma ordinaria a lo largo del proyecto. Por parte de Font Vella, el responsable de este nivel ha sido el Director de Supply Chain. Nivel de coordinación: se encontrarán los responsables operativos del proyecto, tanto de Font Vella como de Toolsgroup. Estos responsables trabajarán conjuntamente en la coordinación de los recursos humanos y materiales del proyecto con tal de garantizar el Establecimiento de un procedimiento para obtener previsiones de ventas Pág. 69 en una empresa de gran consumo cumplimiento de los objetivos planteados en cada momento. En el caso de Font Vella, el responsable de este nivel ha sido el manager del área de Planificación. Nivel de ejecución: se encontrarán los profesionales de las distintas áreas técnicas para realizar las tareas del proyecto. Toolsgroup ha aportado los especialistas requeridos para el desarrollo de las distintas tareas de definición, instalación y configuración del sistema (consultores de IT), mientras que los manager de Customer Service, Planificación y Logística de Font Vella han facilitado la información concerniente tanto para los niveles de servicio deseados como para la parametrización logística de cada una de las SKU. Asimismo han determinado la organización según la cual se mostrarán los datos (agrupaciones por familias, zonas, canales, etc.). Posteriormente el forecaster, junto con la ayuda de un consultor de Toolsgroup se ha encargado de actualizar el histórico de forma coherente para dejar el sistema operativo. Además, se ha dispuesto de la colaboración de un stagiaire dedicado a jornada completa a la limpieza de históricos y a la introducción de eventos a futuro así como a tareas de soporte a los managers. 14.6.2. Definición del proyecto El proyecto de implantación empezó a principio de este año 2005 con una duración total aproximada de cuatro meses. En el anexo D se puede consultar el plan global de implantación del proyecto. La fase inicial del proyecto (kick-off) correspondió a un trabajo conjunto de Font Vella y Toolsgroup para definir el modelo y la definición de los datos a utilizar, constituir los equipos del proyecto y recursos y definir las áreas. Posteriormente, vino la fase más laboriosa y de mayor carga de trabajo: la recuperación de datos y validación. En esta etapa Font Vella tenía la responsabilidad de recuperar aquellos ficheros de entrada (inputs DPM) necesarios para el funcionamiento de los distintos módulos del software. Por otro lado, Toolsgroup se encargó de cargar dichos ficheros en el DPM y comprobar su integridad para realizar posibles correcciones si fuera necesario. La tercera fase la constituye la instalación del software DPM por parte de un consultor señor de Toolsgroup. Las fases que siguen (Definición STS, Plan de Transporte y Rough Cut Capacity Plan), aunque tuvieron lugar, escapan al alcance del proyecto. Por lo tanto, aunque incluidas en el diagrama Gant como parte que fueron de la implantación de DPM, no las analizaremos con profundidad. Pág. 70 Memoria Finalmente, la última fase del proyecto supuso una formación operacional para los usuarios finales, en este caso el planificador de la demanda. 14.6.3. Formación Durante el proceso de implantación se procedió a una serie de sesiones de formación del personal interno del proyecto, concretamente de los integrantes del departamento de planificación, sobre las funcionalidades a implantar con la intención de ayudar a redefinir los procesos de planificación de acuerdo con las mejores prácticas y las funcionalidades del sistema. Actualmente DPM se integra completamente en el proceso de forecasting a medio plazo de la siguiente forma:  DPM realiza previsiones a escala diaria, semanal y mensual para cada una de las SKU de Font Vella.  Dichas extrapolaciones son fácilmente exportables a formato de hoja Microsoft Excel mediante una interfaz que se creó en el proceso de implantación de la herramienta.  También es posible crear diversos escenarios, introduciendo o quitando eventos previstos, que podrán ser vertidos de la misma forma para el posterior estudio durante las reuniones de planificación.  La información exportada se vincula a otras hojas Excel con el formato final de la hoja que el forecaster propondrá en las diversas reuniones de planificación de la demanda. En el apartado correspondiente a la elección final del software se explicitan, de forma resumida, las características principales de DPM. 14.6.4. Definición de la aplicación y parametrización En este punto del proceso de implantación, se definió la estructura de las bases de datos según las necesidades y los niveles de agregación requeridos. Además, se definieron los niveles de hardware necesarios así como la interfaz con el ERP actual. Repasaremos solamente los ficheros que guarden relación directa con la previsión de la demanda. Maestro de Artículos (Item Master File) Establecimiento de un procedimiento para obtener previsiones de ventas Pág. 71 en una empresa de gran consumo Nombre Campo Tipo Dato Long. Máx Descripción Long. Real Formato ITEM Alfan. 14 Item Code (Código de Artículo) 14 Alin. izquierda DESCRIPCIÓ N Alfan. 28 Descripción 28 Alin. izquierda PRODFAM Alfan. 4 Código de Familia de Artículos 4 Alin. izquierda UNITCOST Num. Coste Unitario 8 Entero (5+3) MUNIT Alfan. 4 Unidad de Medida 4 Alin. izquierda UNITVOL Num. Volumen por unidad de Artículo (a expresar en litros) 9 Entero (6+3) ITEM_TYPE Alfan. 1 Clasificación para planificación 1 Valores de 0 a 4 BYEAR Num. Item Code 4 “YYYY” BMONTH Num. Item Code Birth 2 “MM” DYEAR Num. Item Code Death 4 “YYYY” DMONTH Num. Item Code Death 2 “MM” MINSALSLOT Num. Minimum Sales Lot Size 8 Entero (5+3) SERVCLASS Alfan. 1 Clase de Servicio (agrupación de Artículos para los cuales se puede planificar una política de servicio común) 1 Alin. izquierda MAKE_OR_B UY Alfan. 1 Indicador Make/Buy (o sea Fabricación/Compra; M o B o W) 1 Alin. izquierda Pág. 72 Memoria PLANGRP Alfan. 4 Planning Group (identificador del planificador) 4 Alin. izquierda MSP_CODE Alfan. 14 Main Semi-Finished Product (Código del Componente Principal) El dato en este campo, si requerido, será gestionado sólo para Artículos “Make” 14 Alin. izquierda MSP_USAGE Num. Cantidad de Empleo del Componente Principal por unidad del Producto Acabado 9 Entero (5+4) SUPERSEDE D Alfan. 14 Superseded Item (Código del Artículo sustituido, si hay) 14 Alin. izquierda SUP_SES_FA CTOR Num. Factor por el cual multiplicar la demanda del Artículo sustituido para obtener la demanda del nuevo Artículo 9 Entero (5+3) Total 140 Tanto este fichero como el fichero de parámetros logísticos se generaron, de manera inicial, en hojas de cálculo Excel para importar desde DPM. Se trata de la base de datos donde DPM almacena todas las referencias de Font Vella. En el Maestro de Artículos definimos la familia a la cual pertenece cada SKU. De esta forma, obtenemos previsiones de la demanda agregadas por familias, canales o áreas. Tanto las familias, los canales y las áreas se estructuraron de tal forma que coincidieran con nuestro Sistema de Información Comercial (SIC) para que se pudieran comparar las previsiones según los objetivos de cada comercial. Se trata de una forma de facilitar la colaboración entre el departamento de Supply Tabla 14.6.4.1. Maestro de Artículos Establecimiento de un procedimiento para obtener previsiones de ventas Pág. 73 en una empresa de gran consumo Chain y el de Comercial en el desempeño de la construcción de un forecast único y consensuado. Fichero de Demanda Histórica DPM dispone de una base de datos en formato Acces donde se almacena todo el histórico de la demanda a escala mensual. Sin embargo, paso previo a la agregación mensual, DPM necesita un fichero de entrada con el detalle diario y por línea de pedido de la demanda de Font Vella. Para cargar la demanda mensual se debe proceder desde el estado de máxima desagregación: el fichero de líneas de pedido diario. Posteriormente, DPM realiza la agregación diaria y mensual de forma automática. De esta forma, conservamos dos tipos de información: el volumen mensual por referencia y la frecuencia de líneas de pedido. Ello permite una mayor comprensión del fenómeno de la demanda y, por consiguiente, resultados mucho más afinados. Se utiliza un nivel de agregación mensual por considerarse el óptimo para comprender la naturaleza de la demanda. No obstante, Nombre Campo Tipo Dato Long. Máx Descripción Long. Real Formato YEAR Num. Fecha de Venta (año) 4 “YYYY” MONTH Num. Fecha de Venta (mes) 2 “MM” DAY Num. Fecha de Venta (mes) 2 “D D” PROVINCIA Alfan. 2 ** 2 Alin. izquierda CANAL 1 A (Alimentación) o D (CFH) 1 Alin. izquierda Pág. 80 Memoria 16.2. KPIs en la planificación de la demanda 1. Sales Forecast Accuracy (Precisión en la previsión de la demanda) 2. Customer Perfect Order Rate (Ratio de Pedidos de Clientes Servidos Perfectamente) 3. Customer Perfect Order Line Rate (Ratio de Líneas de Pedido de Clientes Servidos Perfectamente) 4. Stock-out Rate (Ratio de Stock no servido a tiempo) 1.- Sales Forecast Accuracy Este indicador mide la precisión del forecast comparándolo con las ventas actuales en unidades de medida base, es decir, en litros. Objetivo de negocio: medir la habilidad para calcular las previsiones de demanda con exactitud, puesto que son una influencia clave en la eficiencia de las operaciones. Una alta eficacia en este indicador ayuda a la compañía a optimizar los costes de la cadena de suministros a la vez que facilita la obtención del máximo nivel de servicio hacia el cliente final. Palancas para mejorar el rendimiento: mejorar el proceso de forecasting y el nivel de coordinación entre los departamentos, los conocimientos sobre las tendencias macroeconómicas del mercado y la utilización de herramientas de modelación estadística para entender mejor el histórico de la demanda. Cálculo: El volumen actual de ventas de la SKUi se calcula a escala mensual, excluyendo volúmenes entre unidades del mismo negocio, si existieran. Ratio Sales Forecast Accuracy = 1 (Vol. Ventas actual SKUi – Vol. Ventas Previsto SKUi ) Vol. Ventas Previsto SKUi - ∑ ∑ Establecimiento de un procedimiento para obtener previsiones de ventas Pág. 81 en una empresa de gran consumo El volumen previsto de ventas de la SKUi se calcula a escala mensual, excluyendo volúmenes unidades del mismo negocio, si existieran. Debe extraerse el último viernes del mas, para el próximo mes. 2.- Customer Perfect Order Rate o Customer Order Fill Rate Este indicador mide la perfección de pedidos de clientes servidos a tiempo. Es el porcentaje de pedidos completos, servidos al 100%, y en el tiempo indicado. Objetivo de negocio: es el indicador principal del nivel de servicio al cliente. Mide la habilidad de la compañía de servir al completo las órdenes del cliente, en las cantidades apropiadas y las fechas indicadas por el cliente. Se expresa como porcentaje del número total de pedidos servidos y se calcula mensualmente. Palancas para mejorar el rendimiento: mejorar el primer indicador (Sales Forecast Accuracy), mejorar la planificación de la producción, optimizar el stock de segridad, la frecuencia y lotes de reaprovisionamiento, disminuir el tiempo de los ciclos de producción y optimizar la red logística. Cálculo: El número de órdenes libradas en cantidad exacta y fecha solicitada excluye volúmenes entre unidades del mismo negocio. La fecha solicitada es la fecha acordada con el cliente, respetando las Condiciones Generales de Venta establecidas. El número de órdenes solicitadas excluye volúmenes entre unidades del mismo negocio. 3.- Customer Perfect Order Line Rate Ratio Customer Perfect Order Rate = Nº pedidos librados a tiempo y en cantidad pedida Total p edidos solicitados Pág. 82 Memoria Este indicador mide la proporción de líneas de pedido de clientes servidas en la cantidad pactada y la fecha solicitada. Objetivo de negocio: se trata de un indicador de nivel de servicio al cliente. Mide la habilidad de la compañía de servir la cantidad apropiada en la fecha solicitada para una SKU en particular y un cliente. El nivel deseado para este indicador es el punto de partida para el cálculo del nivel de existencias. Palancas para mejorar el rendimiento: las mismas que para el segundo indicador. Cálculo: 4.- Stock-out Rate o Misled Sales Ratio Este indicador mide la proporción de producto acabado, expresado en litros, no librado a tiempo en el mes evaluado. Objetivo de negocio: refleja el porcentaje de producto acabado no servido debido a roturas de stock. Las rotura de stock están principalmente relacionadas a las ineficiencias de la cadena de suministro y pueden dañar el volumen de ventas y los márgenes cuando no se controlan efectivamente. Se calcula mensualmente. Palancas para mejorar el rendimiento: las mismas que para el segundo indicador. Cálculo: Nº líneas de pedido libradas a tiempo y en cantidad pedida Total líneas de p edidos solicitadas Ratio Customer Perfect Order Line Rate = Ratio StockOut = V ol. Producto acabado no librado a tiem p o V ol. Total Producto Acabado solicitado Establecimiento de un procedimiento para obtener previsiones de ventas Pág. 83 en una empresa de gran consumo Tanto el número de productos acabados (en litros) no librados en la fecha solicitada como el número de productos acabados (en litros) solicitados durante el periodo incluyen volúmenes entre unidades del mismo negocio. Pág. 84 Memoria 17. Valoración económica 17.1. Beneficios estimados En la fase de evaluación económica, serán los KPI los que juegan el papel más importante, puesto que nos permiten evaluar las mejoras del funcionamiento de los procesos principales de la cadena de suministro. Estudiemos, primero, cuales son los principales indicadores para el cálculo del beneficio en nuestro proceso de planificación de la demanda. Aumento del Nivel de Servicio El aumento de la disponibilidad de producto (Nivel de Servicio) normalmente se traduce en una disminución de la venta perdida, o lo que es lo mismo, en un aumento de las ventas. En el cálculo del beneficio asociado intervienen las siguientes variables: VM: Volumen de Ventas anual, (€/año) MB: El Margen Bruto, (%) VP: Venta Perdida (%), o sea, la porción de las ventas que se pierde cuando el producto está en rotura de stock. En definitiva, si una falta en el servicio al cliente supone una demanda perdida o diferida. INS, Incremento del Nivel de Servicio, que depende mucho del punto de partida. En empresas de Gran Consumo nuestros se suelen reportar valores en el rango 1-5%. Reducción de inventario B Be en ne ef fi ic ci io o A An nu ua al l ( (€ €/ /a añ ño o) ) = = V VN N x x M MB B x x V VP P x x I IN NS S Establecimiento de un procedimiento para obtener previsiones de ventas Pág. 85 en una empresa de gran consumo Para el cálculo del beneficio asociado a la reducción del inventario intervienen las siguientes variables: IT: Inventario total de Producto Acabado, € RI: Reducción del inventario, % CI: Coste del inventario, %. Se debe considerar tanto el coste financiero como el coste operacional del stock (manipulación, almacenaje, roturas, obsolescencia, etc.). Generalmente está en el rango del 10-25 % Tratamiento de las urgencias Los elementos de coste a considerar en este apartado dependen mucho de cada empresa y no se puede dar una fórmula genérica. Los conceptos a considerar suelen ser: 1. Costes de transportes urgentes 2. Aumento de productividad en fábricas por reducción de cambios 3. MOD empleada en la gestión de las urgencias El % de reducción a aplicar en cada caso es directamente proporcional a la reducción de las roturas de stock. Así, pasar del 95% de Nivel de Servicio a 98% implica una reducción de roturas del 60%, y una reducción del 60% de los costes anteriores. La evaluación de estos tres indicadores nos proporciona los siguientes beneficios: B Be en ne ef fi ic ci io o A An nu ua al l ( (€ €/ /a añ ño o) ) = = I IT T x x R RI I x x C CI I Pág. 86 Memoria Estimado Mejora en Nivel de Servicio Nivel de Servicio actual 96% Mejora esperada 2,0% Ventas anuales (M€) * XXX Margen Bruto * XX % Ratio de venta perdida 3% Beneficio anual por Nivel de Servicio (€) 54.000 Reducción de inventario Inventario actual de PA (M€) 6,25 Rotación del inventario actual 18,0 Rotación del inventario esperada 21,0 Reducción de inventario, % 14% Reducción de inventario (M€) 0,89 Beneficio anual por reducción de inventario (€) 89.286 Reducción de incidencias Reducción costes de transporte (€/año) 17.857 Beneficio anual por reducción de incidencias 17.857 TOTAL BENEFICIO ANUAL (€) 161.143 * datos restringidos o modificados por motivos de confidencialidad. Establecimiento de un procedimiento para obtener previsiones de ventas Pág. 87 en una empresa de gran consumo 17.2. Inversión inicial Para el cálculo de las inversiones, consideraremos como parte del salario actual, y por lo tanto excluible, las horas que los trabajadores en plantilla de Font Vella le han dedicado al proyecto. Sin embargo, no serán excluibles ni el soporte externo, en este caso de la empresa de IT Toolsgroup, ni las contrataciones de trabajadores eventuales para la colaboración en el proyecto. A continuación mostramos una tabla resumen con la inversión inicial: CONCEPTO TIEMPO ESTIMADO IMPORTE COSTE (EUROS) Licencia DPM - 125.000 € 125.000 € Servicios DPM 55 horas 1.000 € / día 55.000 € Stagiaire 6 meses 800 € / mes 4.800 € TOTAL - - 184.800 € 17.3. Amortización de los costes Si calculamos el Pay-back podemos ver el tiempo de amortización del proyecto: Pay-back 15,1 143.161 800.184 == años Por consiguiente, vemos que en poco más de un año habremos amortizado la inversión del proyecto. Este tipo de inversiones a corto plazo resultan ser de gran interés para las multinacionales, ya que normalmente se valoran con especial interés los resultados inmediatos. Pág. 88 Memoria 18. Conclusiones Actualmente, nos encontramos en un entorno competitivo que está sufriendo una serie de cambios muy significativos. El cliente cada vez asume un mayor poder de negociación, y es quien al final define el éxito o fracaso de todo el engranaje empresarial que se encuentra tras la fabricación de un producto. Por consiguiente, el objetivo principal de una empresa de gran consumo debe residir en ser capaz de satisfacer con eficiencia las cambiantes exigencias de sus clientes, tanto en producto como en servicio. Los mercados son cada vez más caprichosos e impredecibles y, como consecuencia, nos encontramos con ciclos de vida de productos más cortos y fuertes demandas de variedad en los productos que, junto a la presión debida al efecto de la competencia, fuerzan cambios más frecuentes en los productos. Hoy en día, una Cadena de Suministro eficiente, debe estar enfocada en la mejora de los siguientes puntos: o Reactividad: la competición en el mercado está basada principalmente en el tiempo. Las organizaciones con mayor agilidad serán quienes lo lideren. o Fiabilidad: los procesos con poca fiabilidad crean incertidumbres y variabilidad, de la misma forma que la falta de visibilidad. o Flexibilidad: los mercados actuales son turbulentos y volátiles. Se requiere una Cadena de Suministro capaz de lidiar con éxito factores inesperados. o Relación/Comunicación: en la medida en la que la complejidad de la cadena de suministro aumente, se requiere de una mayor gestión de las relaciones, ya sean entre departamentos o entre empresas colaboradoras. La optimización de la Cadena de Suministro permite aplicar iniciativas que aumentan directamente el valor de la compañía. Dichas iniciativas impactan directamente sobre el aumento de los ingresos de la compañía mediante la consecución del incremento del nivel de servicio, la minimización de las roturas de stock y devoluciones, etc. La previsión de ventas puede parecer una parte muy pequeña dentro del gran puzzle de las operaciones corporativas, pero es sin duda un proceso con implicaciones de gran envergadura y de vital importancia para la optimización de la Cadena de Suministro. La podríamos calificar como el punto de entrada a la Cadena de Suministro. Una previsión de ventas bien planificada y ejecutada ayuda a las compañías a mejorar todos los aspectos de Establecimiento de un procedimiento para obtener previsiones de ventas Pág. 89 en una empresa de gran consumo su negocio mejorando la toma de decisiones en áreas críticas tales como producción, personal y logística. Unas previsiones fiables ayudan enormemente a que el funcionamiento de las compañías sea como el de una máquina bien engrasada: produciendo las cantidades justas en el momento adecuado, moviendo y rotando adecuadamente los inventarios, y evitando las pérdidas asociadas a excedentes en inventarios. Mediante este proyecto, se ha colaborado en la mejora de: 1. Fiabilidad en los pronósticos: se ha introducido una herramienta analítica de soporte a la previsión de la demanda que actualmente está completamente integrada en el proceso de forecasting, conviviendo con el ERP actual. 2. Seguimiento constante de la exactitud de las previsiones: se han creado herramientas con soporte Visual Basic que actualmente permiten el seguimiento de las previsiones de venta así como el seguimiento de los datos climatológicos. Destacamos las siguientes mejoras cuantitativas observadas hasta la fecha: o Incremento del indicador Forecast Accuracy (precisión en la previsión de ventas) de tres puntos porcentuales (de un 85% a un 88% actual). o Reducción del indicador del Nivel de Stock en un 18%. o Aumento del nivel de Servicio dos puntos porcentuales (de un 96% a un 98%). Como conclusión, destacar que las reestructuraciones y constantes mejoras en la Cadena de Suministro de una empresa de gran consumo constituyen una de las claves principales para la lucha hacia el éxito y el liderazgo del mercado. Empresas como Zara, Nokia, Dell, Wal-Mart, Cisco-Systems o Tesco, son actualmente líderes en sus respectivos sectores gracias a una óptima gestión en la Cadena de Suministro.