Conceptos clave en 5 minutos
Esta página cubre el vocabulario mínimo que necesitas para entender los KPIs, el ciclo colaborativo y el módulo de inventarios. Para definiciones completas y fórmulas, consulta el Glosario bilingüe.
Error de pronóstico
En AInventory el error se define siempre como:
error = D − F
donde D es la demanda real observada y F es el forecast del período.
La convención de signo es intencional:
| Signo del error | Interpretación | Riesgo principal |
|---|---|---|
Positivo (D > F) | Se pronosticó menos de lo que se vendió | Quiebre de stock |
Negativo (D < F) | Se pronosticó más de lo que se vendió | Sobreinventario / costo de holding |
| Cero | Pronóstico exacto | — |
Un error positivo sistemático en un SKU crítico indica que el proceso de forecasting está subestimando la demanda, lo cual es el escenario de mayor riesgo operacional. El error negativo implica capital inmovilizado. Ambos tienen costo, pero distinto impacto en el fill rate.
Forecast vs demanda real
- Forecast — el pronóstico de demanda para un período futuro, generado por una de las cuatro fases del ciclo colaborativo.
- Demanda real — la cantidad efectivamente vendida o consumida una vez cerrado el período. Es el valor con el que se calcula el error y se miden los KPIs.
AInventory solo puede calcular KPIs cuando el período ya venció y la versión está cerrada (ver abajo).
Las fases del ciclo colaborativo
El proceso de pronóstico pasa por cuatro fases secuenciales. Cada una produce su propio forecast sobre el mismo horizonte:
- Baseline (IA) — generado automáticamente por el motor estadístico.
- Ventas — ajustado por el equipo comercial.
- Mercadeo — enriquecido con planes de marketing y promociones.
- Consenso — versión acordada entre Supply Chain, Ventas y Mercadeo; es la que se usa como input operacional.
Versión abierta vs versión cerrada
Cada ciclo de planeación produce una versión del forecast. El estado de esa versión determina qué se puede hacer con ella:
| Estado | Descripción | ¿Alimenta KPIs y FVA? |
|---|---|---|
| Abierta | La versión está en edición activa; los valores pueden modificarse. | No |
| Cerrada | El ciclo finalizó; los valores quedan bloqueados. | Sí, cuando el período también ha vencido |
Los KPIs y el FVA (Forecast Value Added) solo se calculan sobre versiones cerradas cuyos períodos ya hayan transcurrido. Un período futuro o una versión abierta no tienen error medible.
KPIs: tres niveles de agregación
AInventory reporta KPIs en tres niveles que conviven en la misma vista:
| Nivel | Qué mide |
|---|---|
| Por SKU | El desempeño del pronóstico para un producto individual en una versión/período. |
| Por versión | Promedio de los KPIs de todos los SKUs de esa versión (cada SKU pesa igual). |
| Acumulado | Promedio histórico sobre todas las versiones cerradas del tenant. |
El peso igual por SKU (no ponderado por volumen) significa que un producto de bajo movimiento tiene la misma influencia en el indicador de versión que un producto estrella. Esto incentiva la calidad del pronóstico en toda la cartera.
Fill rate y factor k (inventarios)
Estos dos conceptos pertenecen al módulo de Optimización de Inventarios:
- Fill rate — probabilidad de satisfacer la demanda de un SKU sin incurrir en quiebre de stock durante el lead time. Se expresa como porcentaje (p. ej., 95 %).
- Factor k — número de desviaciones estándar de demanda que se añaden al stock de ciclo para alcanzar el fill rate objetivo. AInventory lo determina mediante simulación Monte Carlo minimizando el costo total esperado (holding + shortage).
Con estos conceptos en mente, ya puedes navegar la interfaz. Continúa con Inicio de sesión y acceso o revisa el Glosario bilingüe para términos adicionales.