¿Cuáles son las métricas principales de los 7 KPI para un negocio de pronóstico de inventario?

Como propietario o artesano de una pequeña empresa, comprender los indicadores clave de rendimiento (KPI) para el pronóstico de inventario es crucial para optimizar el rendimiento de su mercado. En el mundo de los mercados artesanales de ritmo rápido y cambiante, tener una comprensión clara de estos KPI puede marcar la diferencia para mantenerse por delante de la competencia y satisfacer las demandas de los clientes. En esta publicación de blog, profundizaremos en 7 KPI específicos de la industria que son esenciales para el pronóstico de inventario, ofreciendo ideas únicas y estrategias procesables para mejorar la gestión de inventario de su negocio y el éxito general del mercado.

Tasa de precisión del pronóstico

Definición

La tasa de precisión del pronóstico KPI mide el porcentaje de predicciones precisas hechas en comparación con la demanda de inventario real. Esta relación es fundamental para medir porque indica qué tan bien una empresa puede pronosticar el inventario requerido para satisfacer la demanda de los clientes. La tasa de precisión del pronóstico es importante en un contexto comercial, ya que afecta directamente la capacidad de optimizar los niveles de inventario, reducir los costos de tenencia y minimizar los desacuerdo o el exceso de inventario. Una tasa de precisión de mayor pronóstico indica que la empresa está tomando decisiones más informadas, lo que puede afectar positivamente la rentabilidad y la satisfacción del cliente.

Cómo calcular

La fórmula para la tasa de precisión del pronóstico se calcula tomando el valor absoluto de la diferencia entre las ventas reales y las ventas pronosticadas, dividiéndola por las ventas reales, y luego convirtiendo esa cifra en un porcentaje. El porcentaje resultante representa la precisión de las ventas previstas en comparación con las ventas reales. Este cálculo ayuda a las empresas a comprender el nivel de precisión en sus esfuerzos de pronóstico e identificar áreas de mejora.

Ejemplo

Por ejemplo, si una empresa predice 100 unidades de un producto que se venderán en un mes, pero solo se venden 80 unidades, la tasa de precisión de pronóstico se calcularía de la siguiente manera: Tasa de precisión del pronóstico = (100 - 80) / 100 = 0.2 o 20%. Esto indica que el pronóstico fue preciso para el 80% de las ventas reales, dejando margen para mejorar las predicciones futuras.

Beneficios y limitaciones

Los beneficios del seguimiento de la tasa de precisión del pronóstico incluyen una gestión de inventario mejorada, costos de tenencia reducidos y una mayor satisfacción del cliente debido a los desacuerdo minimizados. Sin embargo, la limitación radica en la volatilidad potencial o la imprevisibilidad de ciertas condiciones del mercado que pueden afectar la precisión del pronóstico, lo que hace que sea importante que las empresas usen KPI adicionales junto con la tasa de precisión de pronóstico para obtener una vista más completa de los pronósticos de inventario.

Puntos de referencia de la industria

Los puntos de referencia de la industria para la tasa de precisión de pronóstico varían en diferentes sectores, pero un punto de referencia general en el contexto de los Estados Unidos varía del 70% al 90%. Por lo general, las empresas con una tasa de precisión de pronóstico en el rango de 80-90% se consideran que funcionan excepcionalmente, mientras que aquellas con una tasa de 70-80% están dentro del rango típico o satisfactorio para la industria.

Consejos y trucos

• Utilice algoritmos de análisis avanzados y aprendizaje automático para mejorar la precisión del pronóstico de ventas.
• Revise regularmente los datos de ventas históricas y ajuste los modelos de pronóstico basados ​​en las condiciones cambiantes del mercado.
• Considere la implementación del software de planificación de la demanda que se integra con los sistemas de gestión de inventario para predicciones más precisas.

Frecuencia de desacuerdo

Definición

La frecuencia de los brotes es un indicador de rendimiento clave (KPI) que mide la frecuencia con la que un negocio experimenta escobrillas o escasez de inventario. Esta proporción es fundamental para medir porque los desacuerdo pueden conducir a ventas perdidas, clientes decepcionados y daños a la reputación del negocio. Al comprender la frecuencia de recursión, las empresas pueden tomar medidas proactivas para evitar los desacuerdo y garantizar que tengan la cantidad correcta de inventario para satisfacer la demanda de los clientes. Esencialmente, este KPI es vital en el pronóstico y la gestión de inventario, ya que afecta directamente la satisfacción del cliente y el resultado final del negocio.

Cómo calcular

Para calcular la frecuencia del desabio, divida el número de desacoplores dentro de un período dado por el número total de oportunidades para los desacuerdo (es decir, el número total de ventas u pedidos). Esto proporciona una relación que refleja la frecuencia a la que ocurren los desacuerdo dentro del negocio.

Ejemplo

Por ejemplo, si una empresa experimentó 20 desacalicios durante un mes con un total de 500 pedidos, la frecuencia de desiguo se calcularía de la siguiente manera: Frecuencia de desabastecimiento = 20/500 = 0.04, o 4%.

Beneficios y limitaciones

El principal beneficio de medir la frecuencia de recursión es la capacidad de identificar y abordar los problemas de inventario antes de que afecten negativamente las ventas y la satisfacción del cliente. Por otro lado, la limitación de este KPI es que no proporciona información sobre la magnitud de los desacuerdo, solo la frecuencia de su ocurrencia.

Puntos de referencia de la industria

En el contexto de los EE. UU., La frecuencia promedio de recursión en todas las industrias es de alrededor del 2-3%. El rendimiento por encima del promedio lo mantendría por debajo del 2%, mientras que el rendimiento excepcional sería una frecuencia de recursión de 1% o menos.

Consejos y trucos

• Implementar la pronóstico de demanda para anticipar las necesidades de inventario
• Configure los puntos de reorden automatizados para evitar desacalicios
• Revise regularmente los datos de recursos para identificar patrones y tomar medidas correctivas

Relación de inventario excesivo

Definición

La relación de inventario en exceso es un indicador de rendimiento clave que mide la cantidad de inventario que un negocio tiene en exceso de lo que se requiere para sus niveles de ventas actuales. Esta relación es fundamental para medir porque el exceso de inventario vincula un valioso capital que podría usarse en otras partes del negocio y también incurre en costos de tenencia adicionales. Al comprender esta relación, las empresas pueden optimizar sus niveles de inventario para reducir el exceso de existencias y mejorar el flujo de efectivo. En última instancia, este KPI es importante para determinar la eficiencia de la gestión de inventario y la salud financiera general del negocio.

Cómo calcular

Para calcular la relación de inventario excesivo, divida el valor del exceso de inventario por el valor total del inventario disponible, y luego multiplique por 100 para expresarlo como un porcentaje. La fórmula representa la proporción de inventario que se mantiene en exceso en relación con el inventario total y proporciona información sobre cuánto del inventario no contribuye a las ventas.

Ejemplo

Por ejemplo, si una empresa tiene $ 50,000 en un exceso de inventario y un valor de inventario total de $ 250,000, la relación de inventario en exceso se calcularía de la siguiente manera: Relación de inventario excesivo = ($ 50,000 / $ 250,000) x 100 = 20% Esto significa que el 20% del inventario total se mantiene en exceso de lo que se requiere en función de los niveles de ventas actuales.

Beneficios y limitaciones

Gestión efectiva de la relación de inventario excesivo puede ayudar a las empresas a reducir los costos de tenencia, optimizar el flujo de efectivo y liberar capital para otras inversiones. Sin embargo, centrarse únicamente en minimizar el exceso de inventario puede conducir a desacuerdo y perder ventas si no se equilibra cuidadosamente con el pronóstico de la demanda. Es importante que las empresas consideren este KPI junto con otras métricas de gestión de inventario para lograr un equilibrio saludable.

Puntos de referencia de la industria

Según los puntos de referencia de la industria en los EE. UU., El índice de inventario excesivo promedio varía según la industria, con niveles típicos que van del 10% al 20%. El rendimiento superior al promedio se consideraría por debajo del 10%, mientras que el rendimiento excepcional podría reflejarse en relaciones inferiores al 5%.

Consejos y trucos

- Implementar herramientas de pronóstico de demanda para predecir con precisión los requisitos de inventario futuros - Revise y ajuste regularmente los niveles de inventario en función de los patrones de ventas y la demanda del mercado -Considere implementar prácticas de inventario justo a tiempo para reducir el exceso de existencias - Colaborar con proveedores para mejorar los plazos de entrega y minimizar la necesidad de existencias de seguridad excesivas

Tasa de facturación de inventario

Definición

La tasa de facturación de inventario es un indicador de rendimiento clave que mide la cantidad de veces que el inventario de una empresa se vende y se reemplaza durante un período específico. Este KPI es fundamental para medir, ya que proporciona información sobre cuán eficientemente una empresa está administrando su inventario y convertirlo en ventas. Una alta tasa de facturación de inventario indica que el negocio está vendiendo productos rápidamente y no exagerando, mientras que una tasa de facturación baja puede significar malas ventas, exageración o inventario obsoleto. Este KPI es esencial en el contexto comercial, ya que afecta directamente el flujo de efectivo, la carga de costos y la rentabilidad.

Cómo calcular

La tasa de facturación de inventario se puede calcular dividiendo el costo de los bienes vendidos por el inventario promedio. El costo de los bienes vendidos (COGS) se refiere a los costos directos de producir bienes o comprar productos terminados para reventa. El inventario promedio es la suma del comienzo y los niveles de inventario final divididos por 2. Calcular este KPI proporciona un indicador claro de cuán eficientemente una empresa administra su inventario y lo convierte en ventas, lo que permite que la gerencia tome decisiones informadas.

Ejemplo

Por ejemplo, si una empresa tiene un COGS de $ 1,000,000 y un inventario promedio de $ 250,000, la tasa de facturación de inventario se calculará como $ 1,000,000 / $ 250,000, lo que resulta en una tasa de facturación de inventario de 4. Esto significa que la compañía vende y reemplaza su inventario 4 tiempos dentro del período dado.

Beneficios y limitaciones

El principal beneficio de medir la tasa de rotación de inventario es que proporciona información valiosa sobre la eficiencia de la gestión de inventario. Una alta tasa de rotación de inventario indica fuertes ventas y un uso eficiente del capital de trabajo, mientras que una baja tasa de facturación puede resaltar un exceso de inventario o productos de movimiento lento. Sin embargo, una posible limitación de este KPI es que no considera el ciclo de vida específico de la industria o el producto, lo que puede afectar la interpretación de los resultados.

Puntos de referencia de la industria

Según los puntos de referencia de la industria, la tasa de rotación de inventario promedio varía según la industria. Por ejemplo, en la industria minorista, una tasa de facturación de inventario de 4-6 se considera típica, mientras que en la industria de la tecnología, una tasa de 8-12 se considera como el promedio superior. Los niveles de rendimiento excepcionales para la tasa de rotación de inventario pueden alcanzar cifras de hasta 20 o más en industrias con productos de baja marco de movimiento rápido.

Consejos y trucos

• Revise regularmente los niveles de inventario y ajuste las compras para alinearse con la demanda.
• Identifique el inventario de movimiento lento u obsoleto y tome las acciones necesarias para limpiarlo o reducirlo.
• Utilice estrategias de ventas y marketing para aumentar la facturación del producto y aumentar el rendimiento del inventario.

Ordenar variabilidad del tiempo de entrega

Definición

La variabilidad del tiempo de entrega del pedido es un indicador clave de rendimiento que mide la consistencia o la variación en el tiempo que tarda una empresa en recibir el inventario ordenado del proveedor. Es fundamental medir esta relación, ya que afecta directamente los niveles de inventario, los desacuerdo y la satisfacción del cliente. En el contexto comercial, la variabilidad del tiempo de entrega del orden de comprensión permite a las empresas realizar pronósticos de inventario precisos, mejorar la gestión de la cadena de suministro y garantizar el cumplimiento oportuno del pedido, lo que finalmente conduce a una mejor retención de clientes y un rendimiento de ventas.

Cómo calcular

La fórmula para calcular la variabilidad del tiempo de entrega del orden implica analizar los tiempos de planta históricos para calcular la desviación estándar. La desviación estándar mide la dispersión de los puntos de datos de la media, proporcionando una medida de la variabilidad en los tiempos de entrega. Al tomar la raíz cuadrada de la varianza, proporciona una comprensión más clara de la consistencia del tiempo de entrega, lo que permite a las empresas evaluar la confiabilidad de sus proveedores y tomar decisiones informadas sobre los niveles de inventario.

Ejemplo

Por ejemplo, si una empresa tiene tiempos de entrega históricos de 5, 7, 4, 6 y 8 días para un proveedor en particular, la varianza se calcularía de la siguiente manera: Varianza = ((5-6.0)^2 + (7-6.0)^2 + (4-6.0)^2 + (6-6.0)^2 + (8-6.0)^2) / 5 = (1 + 1 + 4 + 0 + 4) / 5 = 2.8 Variabilidad del tiempo de entrega del pedido = raíz cuadrada de 2.8 = 1.67 días

Beneficios y limitaciones

La ventaja de medir la variabilidad del tiempo de entrega del orden radica en su capacidad para identificar proveedores poco confiables, mejorar la precisión del inventario y mejorar la eficiencia de la cadena de suministro. Sin embargo, es importante tener en cuenta que este KPI no tiene en cuenta los factores externos como las interrupciones de los proveedores o los desastres naturales, lo que puede afectar los tiempos de plomo de manera impredecible.

Puntos de referencia de la industria

En el contexto de los Estados Unidos, los puntos de referencia de la industria para la variabilidad del tiempo de entrega del pedido pueden variar según el sector. En promedio, una variabilidad del tiempo de entrega de menos de 5 días se considera típica, mientras que un rendimiento excepcional puede ver una variabilidad de 1-2 días en industrias con cadenas de suministro altamente eficientes.

Consejos y trucos

• Trabajar en estrecha colaboración con los proveedores para comprender las causas fundamentales de la variabilidad del tiempo de entrega
• Implementar niveles de stock de seguridad para tener en cuenta los tiempos de entrega impredecibles
• Invierta en la gestión de la relación de proveedores para mejorar la confiabilidad general

Pronóstico de demanda Valor agregado

Definición

El pronóstico de la demanda de KPI de valor agregado mide la precisión del pronóstico de inventario en la predicción de la demanda futura. Este KPI es fundamental para medir, ya que afecta directamente la capacidad de una empresa para optimizar los niveles de inventario, reducir los costos de tenencia y aumentar las ventas. El pronóstico de demanda inexacta puede conducir a cautivadores o un exceso de inventario, los cuales pueden tener efectos perjudiciales en el resultado final de una empresa. Al medir la precisión del pronóstico de la demanda, las empresas pueden tomar decisiones más informadas con respecto a la gestión de inventario.

Cómo calcular

La fórmula para calcular el pronóstico de la demanda del valor agregado es el valor absoluto de la diferencia entre la demanda prevista y la demanda real, dividida por la demanda real. Esta relación proporciona información sobre la varianza porcentual entre la demanda prevista y real, lo que permite a las empresas evaluar la precisión de su pronóstico.

Ejemplo

Por ejemplo, si una empresa pronosticaba la demanda de un producto en particular para ser 100 unidades, pero la demanda real resultó ser de 120 unidades, el cálculo del valor de pronóstico de demanda sería | (100 - 120) | / 120 = 20%.

Beneficios y limitaciones

La principal ventaja de utilizar el KPI de valor agregado de la demanda es que proporciona una medida clara de la precisión del pronóstico de la demanda, lo que permite a las empresas identificar áreas para mejorar. Sin embargo, una limitación de este KPI es que no considera el impacto de los factores externos que pueden influir en la demanda, como las tendencias del mercado o los eventos inesperados.

Puntos de referencia de la industria

Según los puntos de referencia de la industria, el rango típico de la demanda pronosticó valor de valor en las empresas minoristas y mayoristas es entre 10% a 20%. El rendimiento superior al promedio en este KPI caería por debajo del 10%, mientras que el rendimiento excepcional implicaría lograr una varianza de menos del 5%.

Consejos y trucos

• Revise y analice regularmente datos de demanda histórica para refinar modelos de pronóstico
• Considere incorporar datos de mercado y tendencias estacionales en algoritmos de pronóstico de demanda
• Implementar un sistema de gestión de inventario robusto que integre datos de demanda en tiempo real

Mejora del nivel de servicio

Definición

Uno de los indicadores de rendimiento clave para el pronóstico de inventario en la industria minorista y mayorista es la mejora del nivel de servicio. Este KPI mide la capacidad de una empresa para satisfacer la demanda de los clientes al garantizar la disponibilidad de acciones. Es fundamental medir esta relación, ya que afecta directamente la satisfacción del cliente, el rendimiento de las ventas y la rentabilidad general del negocio. Al predecir con precisión los requisitos de inventario, las empresas pueden asegurarse de satisfacer la demanda de los clientes sin gastar en exceso en existencias o experimentar desabastecimientos. Importa porque la satisfacción y la lealtad del cliente están directamente vinculadas a la capacidad de una empresa para entregar productos de manera oportuna.

Cómo calcular

La fórmula para calcular la mejora del nivel de servicio implica comparar el número real de unidades vendidas con el número de unidades que se pronosticaron para venderse durante un período de tiempo específico. La diferencia entre los dos números se divide por el número previsto, y el resultado se multiplica por 100 para expresarlo como un porcentaje. Esto proporciona una indicación clara de la precisión del pronóstico de ventas para satisfacer la demanda de los clientes.

Ejemplo

Por ejemplo, si una empresa pronosticó para vender 1,000 unidades de un producto pero solo logró vender 900 unidades, el cálculo para la mejora del nivel de servicio sería: ((900 - 1000) / 1000) * 100 = -10%. Esto significa que el negocio no cumplió con la demanda de los clientes en un 10% según el pronóstico.

Beneficios y limitaciones

La ventaja de utilizar la mejora del nivel de servicio como KPI es que proporciona una comprensión clara de la precisión de los pronósticos de ventas y la capacidad del negocio para satisfacer la demanda de los clientes. Sin embargo, una limitación de este KPI es que no tiene en cuenta los factores externos que pueden afectar la demanda, como los cambios en las tendencias del mercado o las preferencias del cliente.

Puntos de referencia de la industria

Dentro de la industria minorista y mayorista, el punto de referencia típico para la mejora del nivel de servicio está cerca 90%, reflejando un alto nivel de precisión en la satisfacción de la demanda de los clientes. El rendimiento superior al promedio se consideraría como 95%, mientras que un rendimiento excepcional excedería 98%.

Consejos y trucos

• Revise y ajuste regularmente los pronósticos de ventas según las tendencias del mercado y el comportamiento del cliente.
• Invierta en herramientas de pronóstico de inventario avanzado que utilizan algoritmos de aprendizaje automático para predicciones más precisas.
• Implemente los niveles de stock de seguridad para amortiguar contra picos inesperados en la demanda.
• Analice datos de ventas históricas para identificar patrones y estacionalidad para una mejor precisión de pronóstico.