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Recientemente, trabajamos con un cliente que enfrentaba desafíos significativos en la planificación de demanda y la optimización de inventarios. Durante el análisis de sus datos históricos, identificamos que el cálculo del MAPE (Mean Absolute Percentage Error) arrojaba valores altos en sus modelos de pronóstico. Esto despertó dudas sobre la precisión de las proyecciones.
Por lo anterior, decidimos profundizar en el análisis y demostrar que, aunque el MAPE es un indicador ampliamente utilizado, no siempre es el más adecuado para evaluar la calidad de un modelo de pronóstico.
En situaciones específicas, el MAPE puede no reflejar adecuadamente la realidad de la demanda. Por eso, compartimos con el cliente los escenarios en los que este indicador podría no ser el más representativo y sugerimos alternativas técnicas más robustas.
Casos en los que el MAPE no es ideal y alternativas recomendadas
1. Demanda intermitente o irregular
• Características: Ventas históricas con períodos prolongados de cero ventas o ventas altamente impredecibles.
• Motivo: El MAPE se distorsiona porque los valores reales cercanos a cero en el denominador generan porcentajes extremadamente altos o infinitos.
• Indicador alternativo: Error Cuadrático Medio (RMSE) o Error Absoluto Medio Escalado (MASE).
2. Demanda con alta variabilidad relativa
• Características: Patrones de venta que oscilan mucho, con fluctuaciones significativas en volumen.
• Motivo: El MAPE pondera en exceso los errores relativos en valores altos, mientras minimiza los errores relativos en valores bajos.
• Indicador alternativo: RMSE, ya que penaliza más los errores grandes y no depende de valores relativos.
3. Demanda estacional o con tendencias marcadas
• Características: Ventas influenciadas por estacionalidad fuerte o tendencias ascendentes/descendentes.
• Motivo: El MAPE no considera adecuadamente las diferencias relativas a lo largo del tiempo en presencia de una tendencia.
• Indicador alternativo: MASE, porque compara el error del modelo contra un modelo de referencia simple, como un pronóstico de naïve.
4. Demanda con valores extremos (outliers)
• Características: Datos históricos con picos abruptos o caídas repentinas que no reflejan el comportamiento típico.
• Motivo: El MAPE se ve sesgado por estos valores extremos, sobreestimando el error total.
• Indicador alternativo: Mediana del Error Absoluto (MdAE), que es menos sensible a valores extremos.
5. Productos con volúmenes de venta muy bajos o muy altos
• Características: Productos con ventas marginales o extremadamente altas que generan pesos desiguales en los errores.
• Motivo: El MAPE da mayor peso a errores relativos en valores bajos, subestimando los errores en valores altos.
• Indicador alternativo: Porcentaje Medio del Error Absoluto Ponderado (WAPE), que ajusta el peso según el volumen.
Valores esperados y explicación de los indicadores alternativos
1. RMSE (Root Mean Square Error):
• Valores esperados: Cuanto más bajo sea el valor, mejor es el pronóstico. No hay límites absolutos, pero debe interpretarse relativo al volumen de ventas promedio.
• Ventaja: Penaliza más los errores grandes y es intuitivo en términos absolutos.
2. MASE (Mean Absolute Scaled Error):
• Valores esperados: Un valor menor a 1 indica que el modelo supera al método de naïve.
• Ventaja: Escala los errores relativos y facilita la comparación con modelos base.
3. MdAE (Median Absolute Error):
• Valores esperados: Similar al MAE, pero menos influido por outliers.
• Ventaja: Ideal para datos con alta dispersión o valores extremos.
4. WAPE (Weighted Absolute Percentage Error):
• Valores esperados: Menor es mejor, idealmente inferior al 10%-20%.
• Ventaja: Ajusta errores según el peso del volumen de ventas.
Nuestra conclusión
El análisis técnico debe ir más allá de indicadores tradicionales. Elegir el indicador correcto para evaluar un pronóstico es clave para una planificación más estratégica y efectiva. En UPCHAIN, combinamos experiencia y metodologías avanzadas apoyadas en Inteligencia Artificial para garantizar que nuestros clientes cuenten con herramientas y análisis que realmente generen valor.
El software Streamline, que utilizamos en UPCHAIN se basa en un enfoque avanzado y técnicamente robusto para la previsión de demanda, integrando inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje automatizado. Este enfoque destaca por su capacidad de generar modelos matemáticos precisos al identificar patrones significativos en los datos históricos y al gestionar de manera eficiente las irregularidades y los datos atípicos.
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