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Medir y Administrar la Precisión del Pronóstico para Mejoras Continuas

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Por Dan Bursik
Vicepresidente –  Mejores Prácticas

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Esta es la Parte 4 de 5 series que hablan sobre Pronósticos por Dan Bursik. Para leer la Parte 3, da clic aquí.

En mis blogs previos relacionados a la efectividad de pronóstico, he cubierto varios conceptos básicos que nos llevan a esta discusión. Ya sea que quieras considerar estos como conceptos clave y frases pegajosas, aquí hay un resumen rápido de estas ideas:

No puedes obtener un buen horario con un mal pronóstico. Si no hay un lugar adecuado para posicionar las horas, entonces no puedes crear un buen horario incluso con un buen pronóstico. Si no te has puesto serio acerca de tus mejores prácticas, estándares laborales, o modelado laboral, probablemente tendrás mayores desafíos que atender antes de la optimización de la precisión del pronóstico. Mientras mejor se combinen tus datos y estándares para anticipar el contenido del trabajo del plan de trabajo de tu empleado, será más importante la precisión del pronóstico. Tu objetivo final es poner a las personas correctas en el lugar correcto, a la hora correcta, haciendo las cosas correctas.

Entonces, si estás en el punto donde la precisión del pronóstico importa en la asignación correcta de horas, ¿cuál es la mejor manera de evaluar la precisión de tus pronósticos?

En última instancia, hay dos maneras. La primera es medir la precisión de la métrica del pronóstico por sí misma contra el valor real que experimentaste.  El pronóstico de los clientes de Frutas y Verduras del martes contra los clientes reales de Frutas y verduras del martes. O, el pronóstico del mostrador de servicio en Salchichonería de 1:00 a 1:15 del sábado contra los números reales en ese tiempo.

Con este enfoque necesitarás varias pruebas para evaluar si el pronóstico cumple tus necesidades debido a que también importa el intervalo de tiempo que evaluaste para la precisión. Toma un enfoque de métrica hacia las ventas de tienda, si pruebas la precisión por semana, esperemos que estás dentro del 2% de lo que el real muestra. ¿Es eso suficientemente bueno?

Bueno, depende.

Ya que no pusiste el trabajo en la base para las ventas semanales, acercarte así al nivel semanal no nos cuenta la historia completa. Si cada día estuviera entre el 2%, entonces, se vería mejor. Pero digamos que un día fue alto debido a un margen grande y otro día fue bajo por un error igual de largo. En el total se verá que se cancelan entre sí, pero si tú asignas trabajo por el contenido del trabajo diario, ¿sería eso lo suficiente bueno? Yo pienso que no. Dile a los clientes a quienes se les atendió mal el miércoles que gastaste su servicio el lunes y no hará que nadie te aplauda. Dos errores no hacen un acierto sólo porque lo calificaste en un grado más alto.

El punto es que si estás evaluando la precisión de tu pronóstico a nivel de métrica, entonces necesitas ser cuidadoso de que el nivel que calificaste sea el apropiado. Y así como los errores del martes no cancelan los del miércoles, los errores de la mañana del martes no cancelan las de la tarde el martes tampoco. Haz tu evaluación a nivel semanal, diaria, y por intervalos para tener la mejor percepción posible.

Así que, si calificar la precisión
de la métrica es el primer enfoque, ahora veamos el segundo. Esto no se enfoca en la métrica.

En lugar de eso, se enfoca en las horas que calculaste de la métrica.

Ahora, de nuevo, este enfoque solo tiene sentido si ya determinaste que hay lugares correctos para que estén esas horas para hacer el trabajo y satisfacer todas las expectativas del servicio.

Si puedes decir eso, entonces evaluar si las horas de pronóstico alineadas con las ganadas del volumen real de la métrica, es la verdadera prueba para la precisión del pronóstico.

De nuevo, si tu meta a través del modelado laboral es poner a las personas correctas en el lugar correcto, a la hora correcta, haciendo las cosas correctas, entonces, lo que importa en la precisión del pronóstico es el grado al que as horas se ubicaron incorrectamente, ponerlas donde no se necesitan, o falta de lo que se necesita. La suma absoluta de esas diferencias es lo que tus esfuerzos de mejoras continuas se enfocan a eliminar.

Puedes argumentar que las variaciones menores, especialmente las de tareas o producción laboral no causan mucho dolor, mientras que tu mano de obra utilice el tiempo y termine el trabajo. Claro que eso no mantiene verdaderas las horas asociadas directo al servicio al cliente.

¿Es posible cuantificar el delta entre tus horas planeadas y ganadas? Debería, sin embargo, es más fácil en unos sistemas que en otros. Tu sistema debería capturar múltiples iteraciones de tu proceso de planificación del sistema original de pronóstico y los requerimientos de programación para aquellos impactados por el pronóstico o las ediciones de programación por tu equipo central de trabajo o personal de tienda. Desafortunadamente, si tu sistema no captura esa versión original, podrás descubrir que tienes muchos errores, pero no necesariamente sabrás si ese error viene de algoritmos de sistema o por varias ediciones que se hicieron, que pudieron haber mejorado o perjudicado el plan del sistema original.

Si pudieras cuantificar los deltas, te pondría en una gran posición para evaluar la causa y el efecto, considerar el uso de algoritmos alternos o considerar si los eventos especiales o etiquetas deben estar presentes como parte de tu pronóstico. Si tú ocultas información importante del proceso de pronóstico, no habrá manera de que algún sistema pueda anticipar el impacto del evento. Como todo en el proceso de mejoras, es una oportunidad de trazar y explorar la causa a raíz de los problemas y de reducir el impacto en los pronósticos de futuras semanas. Eso, para mí, es la mejora continua en la precisión del pronóstico.

Así que, para recapitular, la precisión del pronóstico es sobre entender los huecos entre lo que se pronostica y lo que pasa de verdad Puedes evaluar la precisión del pronóstico ya sea a nivel de métrica o asado en las horas generadas de tu pronóstico métrico. Si evalúas los elementos métricos, asegúrate que el tiempo de granularidad de tu análisis llegue al nivel que importa. Comienza con el semanal, pero prepárate para ir al nivel diario y de intervalos si ahí es donde la métrica del pronóstico impactará en la colocación de las horas. También puedes evaluar la diferencia entre el pronóstico y las horas ganadas. Probablemente, esto es lo que importa más, sin embargo, si haces este análisis te puede dirigir de nuevo a las métricas para encontrar los problemas a raíz de la causa en los grupos de datos que seleccionaste para el pronóstico, en las operaciones usadas en los algoritmos de tu proceso de pronóstico, o al identificar los historiales de eventos especiales o etiquetas que necesita tu sistema para pronosticar mejor.

Tengo un blog más para ofrecer sobre este tema de mejores prácticas asociado con la precisión de pronóstico y algunas lecciones que he aprendido durante los años. Permíteme compartir uno que ya debería estar claro: administrar la precisión del pronóstico para las mejoras continuas no es un evento, si no, un camino. Es una pieza clave para poner a las personas correctas en el lugar correcto, en el tiempo correcto, haciendo las cosas correctas para entregar tu marca y la satisfacción de tus clientes.
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