Previsión de la demanda en logística: ¿qué es y cómo se calcula?

La previsión o planificación de la demanda, también conocida como demand forecasting, hace referencia al cálculo del volumen de ventas futuro con la mayor precisión posible en un tiempo concreto. Es una actividad clave para la gestión empresarial y logística, ya que determina la política de aprovisionamiento y la organización del stock y de los flujos de mercancías.

La previsión de la demanda tiene implicaciones directas en la organización del almacenamiento y el transporte de mercancías. ¿Qué técnicas aportan más valor a la hora de planificar la demanda logística? ¿Qué puede hacer una empresa para lograr una previsión de la demanda más precisa?

¿Por qué es importante la previsión de la demanda?

La previsión de la demanda sirve para: 

• Definir los presupuestos de la empresa y tomar decisiones financieras muy relevantes, ya que impactan sobre los márgenes de beneficios, el flujo de caja, la disponibilidad de inversión, costes operativos… Los planes estratégicos empresariales se basan en la previsión de la demanda. 
• Planificar la producción necesaria en cada momento y las compras que se requieren. 
• Contratar los recursos logísticos de almacenamiento y transporte. 

Ventajas de una previsión de la demanda precisa

Calcular la previsión de la demanda de forma precisa, permite a las empresas:

• Maximizar beneficios: planificar la demanda con exactitud garantiza un buen nivel de servicio mientras se limita el exceso de stock. Sufrir menos roturas de stock también evita la fuga de consumidores a la competencia.
• Optimizar el inventario: con una buena previsión de la demanda, se podrá movilizar stock en los productos realmente necesarios (clave en metodologías de gestión como lean logistics).
• Controlar los costes logísticos: poder predecir la demanda permite organizar mejor los recursos porque se limitan la contratación de transporte urgente de palets y pedidos de último minuto. Por ejemplo, contar con una previsión de demanda de transporte regularizada ayuda a negociar tenders para reservar capacidad y que se cumplan las entregas con el adecuado nivel de servicio. 

¿Cómo se hace la previsión de la demanda? Métodos y tipos

A continuación, desgranamos brevemente los métodos de previsión de demanda cuantitativos más habituales:

• Modelos analíticos a partir del histórico o series de tiempo: el cálculo de la previsión de la demanda parte del histórico de ventas de la empresa. Esto ayuda a detectar patrones que se repiten en la demanda como la estacionalidad, ciclos de venta o tendencias. En este método de predicción de la demanda, la calidad de los datos que se manejan en el histórico es esencial.
• Técnicas causales para la previsión de la demanda: es un cálculo más complejo al combinar un mayor número de variables con efecto sobre la demanda. Por ejemplo, puede tener en cuenta el impacto de promociones, ciclos económicos, acciones de la competencia.
• Simulación con modelos dinámicos: permiten hacer suposiciones sobre las variables internas y el entorno externo en el modelo. Responderían a preguntas como ¿qué sucedería con la demanda si el precio baja un 10%?, ¿qué impacto tendría una desaceleración económica sobre la demanda? 

Tras cada método hay diferentes enfoques de cálculo que implican operaciones matemáticas avanzadas. En la actualidad, de acuerdo con una encuesta de McKinsey, aún el 73% de las empresas utilizan hojas de cálculo para realizar la previsión de la demanda. Estas son cifras de Estados Unidos, sería interesante ahondar en las europeas e incluso españolas que probablemente serían aún mayores.

También según este mismo estudio, el 90% afirman que están planeando invertir en la mejora de este proceso en los próximos cinco años. El gran reto se encuentra en la complejidad que puede llegar a alcanzar este tipo de implementaciones, que además exigen la dedicación de recursos importantes. 

Gestionar la previsión de demanda de transporte con eficacia

Una pregunta que cabría añadir a qué es la previsión de demanda y a cómo se calcula es ¿tiene sentido en la actualidad? Desde hace más de dos años, la inestabilidad es permanente en las cadenas de suministro. A pesar de que los flujos de tráfico marítimo sí que han recuperado cierta regularidad, los eventos disruptores siguen estando muy presentes en la gestión logística actual. Sin duda, coordinar y controlar todas las fuentes de la demanda para ganar eficiencia y entregar el producto a tiempo se ha vuelto una tarea muy compleja y aún más si los métodos no han incorporado mejoras tecnológicas.

A pesar de las dificultades y respondiendo a la pregunta, calcular la previsión de la demanda hoy es más relevante que nunca. En el caso del transporte de mercancías, el sector donde opera Ontruck, la estacionalidad y los picos de demanda logística tienen un enorme impacto sobre el negocio. De ahí que la planificación de la demanda haya formado parte de nuestro universo tecnológico desde el primer día.

El enfoque de Ontruck para la previsión de demanda

En Ontruck contamos con un modelo de regresión basado en series temporales aplicando técnicas de Data Science. Tiene muy en cuenta la tendencia, la influencia de eventos puntuales, así como la estacionalidad con gran nivel de detalle: anual, mensual y diaria.

Este sistema incluye funciones de validación para medir el error de previsión utilizando datos históricos, y así poder ajustarnos a la realidad con una mayor precisión. Los resultados finales se afinan utilizando algoritmos de machine learning para reducir la incertidumbre y la probabilidad de error.

A partir de la previsión de demanda que estimamos, podemos preparar distintos escenarios para siempre garantizar el servicio de transporte a nuestros clientes. De esta forma, somos capaces de prever los cambios en el volumen de envíos con gran fiabilidad.

El equipo de Operaciones de Ontruck tiene acceso a esta información en tiempo real a través de un panel de control. De esta manera, son capaces de reaccionar a tiempo si surgen picos de demanda, así como configurar su planificación semanal, mensual y trimestral con la mayor de las garantías. Además, por ejemplo, nos permite predecir el impacto de eventos disruptores como huelgas de transportistas que dio lugar a la nueva Ley del Transporte en 2022.

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