La gestión de la cadena de suministro suele utilizar el análisis de regresión para analizar las relaciones entre las variables y hacer predicciones sobre los resultados futuros. Los dominios de aplicación ejemplares son el control de los niveles de producción, los niveles de inventario, los costos de transporte, los tiempos de entrega, la demanda del cliente, la reducción de desechos y la satisfacción del cliente. En la publicación de blog de hoy, escribo sobre el análisis de regresión, su aplicación en SCM y su integración en los principales sistemas ERP para SCM. Me centraré en la previsión de la demanda y el control de inventario. Sin embargo, el análisis de regresión, por ejemplo, también respalda el análisis de costos de transporte y la toma de decisiones, así como, por ejemplo, la identificación de los principales impulsores de la satisfacción del cliente.
Modelos de regresión para previsión de demanda y control de inventario
Varios tipos de modelos de regresión se utilizan comúnmente para la previsión de la demanda y el control de inventario. Cada tipo de modelo es fuerte en algunas áreas y débil en otras. Las organizaciones consideran cuidadosamente qué modelo representa el mejor ajuste a sus necesidades antes de realizar un pronóstico de la demanda o un análisis de control de inventario.
regresión lineal
Los modelos de regresión lineal asumen que la relación entre la demanda de un producto y una o más variables predictoras es lineal. Las aplicaciones del modelo de regresión lineal pueden, por ejemplo, encontrar los principales impulsores de la demanda y, por lo tanto, ayudar a la priorización, la toma de decisiones y la planificación. Por ejemplo, puede intentar ajustar un modelo de regresión lineal a los datos que comparan los precios y la demanda de un producto. ¿Cuánto aumentan las promociones, es decir, las reducciones de precios, la demanda?
La suposición subyacente es que una reducción en el precio aumenta la demanda. La regresión lineal, como se dijo, asume que esta relación es lineal. Los departamentos de SCM usan ampliamente y comúnmente la regresión lineal. Si está claro que una relación no es lineal sino, por ejemplo, polinomial, en su lugar se pueden aplicar modelos de regresión no lineal como los modelos de regresión polinomial.
Regresión de series de tiempo
Los modelos de regresión de series temporales se utilizan cuando los datos incluyen tendencias o patrones que cambian con el tiempo. Algunos ejemplos son las fluctuaciones estacionales o el crecimiento continuo a largo plazo. En estos modelos, los datos históricos de demanda se usan para identificar patrones, que luego se usan para predecir la demanda futura. La regresión de series de tiempo ayudará a estimar los niveles de inventario requeridos durante el verano, durante las vacaciones y durante todo el año.
Regresión logística
La regresión logística es un tipo de modelo que se usa comúnmente para el control de inventario cuando los datos incluyen resultados binarios, como si un producto está en stock o agotado. Este tipo de modelo se puede utilizar para predecir la probabilidad de que un producto se agote en función de factores como la demanda, los plazos de entrega y el rendimiento del proveedor. La regresión logística puede ayudar en la búsqueda de los principales impulsores de los desabastecimientos y la baja disponibilidad.
Regresión de Poisson
Los modelos de regresión de Poisson son una buena opción cuando los datos incluyen datos de conteo, como el número de ventas de un producto en particular. Estos modelos se pueden utilizar para predecir la demanda en función de factores como el precio, la promoción y la actividad de marketing.
Ejemplos de análisis de regresión comercial
Quiero proporcionar algunos ejemplos de aplicaciones comerciales de análisis de regresión.
Amazon utiliza análisis predictivos y análisis de regresión para pronosticar la demanda y optimizar los niveles de inventario en sus almacenes. Esto le permite a la empresa reducir la cantidad de inventario que mantiene y, al mismo tiempo, garantizar que los productos estén disponibles para los clientes cuando los necesiten.
Walmart utiliza el análisis de regresión para analizar los datos de su cadena de suministro y optimizar sus operaciones logísticas. Por ejemplo, la empresa utiliza el análisis de regresión para modelar la relación entre los costos de transporte y los tiempos de entrega. Esto le permite a Walmart tomar decisiones informadas sobre cómo equilibrar estos factores como parte de su proceso de planificación logística.
Procter & Gamble utiliza análisis de regresión para pronosticar la demanda y optimizar su planificación de producción. Al analizar los datos históricos de ventas y otros factores relevantes, la empresa puede predecir con precisión la demanda de sus productos y ajustar sus niveles de producción en consecuencia.
Ford utiliza análisis de regresión y otras técnicas estadísticas para optimizar las operaciones de su cadena de suministro y reducir costos. Por ejemplo, la empresa utiliza el análisis de regresión para modelar la relación entre los plazos de entrega de los proveedores y los niveles de inventario. Esto ayuda a la toma de decisiones con respecto a cuándo pedir piezas y cuánto inventario mantener.
¿Qué principales ERP tienen integrado el análisis de regresión?
La mayoría de los principales sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) no tienen un análisis de regresión integrado directamente en su software. Los sistemas ERP generalmente están diseñados para manejar una amplia gama de funciones, procesos y operaciones comerciales. Los sistemas ERP generalmente admiten funciones comerciales como contabilidad, gestión de inventario y gestión de la cadena de suministro. Pero, por lo general, no incluyen capacidades de modelado estadístico. Sin embargo, los sistemas ERP generalmente tienen herramientas integradas de informes y análisis que se pueden usar para extraer datos para usar en el análisis de regresión.
Por ejemplo, muchos sistemas ERP tienen módulos de informes que permiten a los usuarios generar informes personalizados. Estos informes pueden luego exportarse a un paquete de software de análisis estadístico como R, SAS, SPSS, etc., por ejemplo, para análisis de regresión.
Además, algunos proveedores de ERP ofrecen módulos complementarios o integraciones con software de análisis de terceros que incluye capacidades de análisis de regresión. Por ejemplo, SAP ofrece un módulo de análisis predictivo que incluye el análisis de regresión como una de sus capacidades. Oracle ofrece una variedad de productos analíticos, incluido Oracle Business Intelligence, que se puede integrar con los sistemas ERP e incluye capacidades de análisis de regresión.
Me centraré en SAP, ya que soy originario de Alemania y SAP se usa ampliamente en las empresas manufactureras alemanas.
Complementos de SAP para análisis de regresión
Hay complementos disponibles para SAP que permiten a los usuarios realizar análisis de regresión directamente dentro del sistema SAP. Un ejemplo es el software SAP Predictive Analytics, que incluye una variedad de técnicas de modelado predictivo, incluido el análisis de regresión.
Con SAP Predictive Analytics, los usuarios pueden crear modelos de regresión utilizando datos almacenados en el sistema SAP y luego usar estos modelos para hacer predicciones y pronósticos sobre resultados futuros. El software incluye, por ejemplo, regresión lineal, regresión logística y regresión de series temporales. Además del análisis de regresión, SAP Predictive Analytics incluye otras capacidades de análisis. Por ejemplo: agrupamiento, clasificación y minería de datos. También incluye herramientas integradas de preparación y visualización de datos, lo que facilita a los usuarios trabajar con conjuntos de datos grandes y complejos.
Sin embargo, SAP Predictive Analytics requiere habilidades y conocimientos especializados. Las empresas que implementen SAP Predictive Analytics por primera vez deberán desarrollar estas habilidades y deberán implementar conceptos y estructuras que aseguren que este conocimiento y estas habilidades permanezcan y mejoren en la empresa con el tiempo.
Complementos de análisis de regresión para otros ERP importantes
Hay otros complementos y extensiones disponibles para los principales sistemas ERP que brindan capacidades de análisis de regresión. Microsoft ofrece varios complementos para Dynamics 365 que brindan análisis avanzados y capacidades de modelado predictivo, incluido el análisis de regresión. El paquete Microsoft Power BI incluye herramientas de análisis de regresión integradas, así como otras funciones de análisis predictivo y visualización de datos. Oracle ofrece una gama de productos de análisis, incluido Oracle Business Intelligence Cloud, que proporciona herramientas avanzadas de análisis y visualización de datos que se pueden integrar con Oracle ERP Cloud. El software incluye capacidades de análisis de regresión, así como otras técnicas de modelado predictivo.
Infor ofrece una gama de herramientas de análisis que se pueden integrar con su software ERP, incluida Birst, una plataforma de análisis basada en la nube que incluye capacidades de análisis de regresión. Birst permite a los usuarios crear modelos predictivos utilizando datos de múltiples fuentes, incluidos los datos de ERP, y visualizar los resultados en paneles en tiempo real.
Epicor ofrece varios complementos de análisis que brindan capacidades de modelado predictivo, incluido el análisis de regresión. La herramienta de análisis de datos de Epicor incluye análisis de regresión integrado y otras funciones de modelado estadístico, así como herramientas de visualización de datos.
Hay muchos complementos y extensiones disponibles para los principales sistemas ERP que brindan capacidades de análisis de regresión, así como otras características avanzadas de análisis y modelado predictivo. Las herramientas específicas y los paquetes de software disponibles dependerán del sistema ERP en cuestión, así como de las necesidades y requisitos específicos de la organización que utiliza el software.
Ingeniero industrial especializado en optimización y simulación (R, Python, SQL, VBA)
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