Previsión de inventario de media móvil explicada

La cifra de ventas promedio diaria detrás de un punto de reorden, cinco unidades por día de "Cedar & Fig, 250 g", enla guía de puntos de reorden de este sitio, tiene que venir de alguna parte. Proviene de un promedio móvil, lo llamen así o no: promedie un tramo de ventas recientes y utilícelo como la tasa esperada en el futuro. Vale la pena nombrar el método correctamente, porque saber dónde deja de ser confiable cambia cuánto confía en el número que le entrega.

la formula

Una media móvil simple toma un número fijo de los períodos más recientes, los promedia y utiliza ese promedio como pronóstico para el período siguiente:

Media móvil = (Suma de ventas de los últimos N períodos) ÷ N

N es la ventana: cuántos de los períodos más recientes estás incluyendo. Cada período dentro de esa ventana cuenta exactamente igual que cualquier otro: una venta de hace tres semanas tira del promedio tan fuerte como una venta de ayer. Ese es el mecanismo completo, y también es la razón por la que el método tiene un punto de ruptura específico, que se explica más adelante.

Un ejemplo trabajado

Vuelva a tomar "Cedro e higo, 250 g". Durante las últimas cuatro semanas vendió 34, 33, 36 y 37 unidades, la semana más antigua primero.

Media móvil simple, ventana de cuatro semanas:

(34 + 33 + 36 + 37) ÷ 4 = 140 ÷ 4 = 35 unidades por semana

Treinta y cinco unidades por semana equivalen a cinco unidades por día, la cifra exacta que utiliza la guía de puntos de reorden para la misma vela. Eso no es una coincidencia: un promedio de ventas diarias que alimenta un punto de reorden es un promedio móvil con otro nombre, solo que generalmente se ejecuta durante un período más largo (esa guía usa 90 días) que el de cuatro semanas aquí.

Simple versus ponderado

Una media móvil ponderada mantiene la misma idea básica pero deja de tratar cada semana como igualmente informativa. Los períodos más recientes obtienen una mayor proporción del resultado:

Promedio móvil ponderado = (Ventas de cada período × su peso, sumados) ÷ (Todos los pesos, sumados)

Una forma común de establecer las ponderaciones: asignar el número más alto al período más reciente y luego contar hacia atrás de uno en uno para cada período posterior. Con una ventana de cuatro semanas con pesos de 4, 3, 2 y 1, que suman 10.

Aplicado a las mismas cuatro semanas, la semana más reciente ponderada 4×, la más antigua ponderada 1×:

(4×37 + 3×36 + 2×33 + 1×34) ÷ 10 = (148 + 108 + 66 + 34) ÷ 10 = 356 ÷ 10 = 35,6 unidades por semana

35,6 contra 35 parece un ruido redondeado, pero la dirección importa. Las ventas aumentaron durante esas cuatro semanas (34 → 33 → 36 → 37), y el promedio ponderado reaccionó a eso llegando a un nivel más alto que el promedio simple. Una simple media móvil no puede hacer eso. No tiene el concepto de "reciente", sólo "dentro de la ventana".

La desventaja es que el esquema de ponderación es una elección, no un número derivado: no existe una regla fija sobre qué tan pronunciado debe ser. El tamaño de la ventana conlleva una compensación equivalente: una ventana corta reacciona rápidamente a un cambio genuino en el ritmo de ventas, pero igual de rápido a una sola semana inusual (un pedido al por mayor, un desabastecimiento) y trata ese ruido como la nueva normalidad. Una ventana larga suaviza el ruido, pero es más lenta para reflejar un cambio real y sigue contando semanas que, cuando se utiliza el número, ya están obsoletas.

Cuando se rompe

Una media móvil, simple o ponderada, supone que el pasado reciente es un sustituto razonable del futuro próximo. Esto se mantiene bien para un producto que se vende a un ritmo bastante constante. Deja de aguantar en dos situaciones concretas.

La primera es una tendencia real. Si las ventas de un producto realmente aumentan o disminuyen semana tras semana, un promedio móvil va por detrás. Es un promedio del pasado, no una proyección de hacia dónde se dirige la línea. La mecánica estima un nivel, no una tendencia, y una serie ascendente o descendente no tiene un nivel estable para estimar.

El segundo es la estacionalidad. Un promedio móvil no tiene forma de representar "este mes siempre es más alto que los demás". Simplemente sigue promediando los períodos que se encuentran dentro de la ventana, aplanando un pico estacional real al mismo número que los meses lentos que lo rodean. Si un producto sigue genuinamente un patrón basado en un calendario, un simple promedio móvil se equivoca cada vez que ese patrón se reafirma;previsión de la demanda estacionalnecesita un método creado para modelar el patrón en lugar de suavizarlo.

Recalcular la ventana a mano no soluciona ningún problema. Volver a promediar las últimas semanas cada mes sigue siendo simplemente deslizar la misma ventana plana hacia adelante, sin detectar que el suelo debajo de ella se ha movido.StockCuecapas de sensibilidad de tendencia, exclusión de valores atípicos e índices estacionales además del mismo cálculo de velocidad subyacente, en cada plan, incluido Free, exactamente la brecha que un promedio móvil plano, ejecutado a mano, no puede cerrar por sí solo.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es la fórmula de media móvil para la previsión de inventarios?

Un promedio móvil simple pronostica el siguiente período como el promedio de un número fijo de los períodos más recientes: sume las ventas de los últimos N períodos y divida por N. Cada período dentro de esa ventana cuenta por igual, por lo que el método siempre pronostica un promedio fijo de la historia reciente en lugar de proyectar una tendencia hacia adelante.

¿Cuál es la diferencia entre una media móvil simple y una ponderada?

Una media móvil simple otorga el mismo peso a cada período de la ventana. Un promedio móvil ponderado asigna más peso a los períodos más recientes, por lo que reacciona un poco más rápido cuando las ventas suben o bajan, a costa de que el esquema de ponderación sea una decisión del analista, no un número derivado de los datos en sí.

¿Por qué la previsión de media móvil tiene dificultades con los productos estacionales?

Una media móvil sólo sabe cómo promediar los períodos que caen dentro de su ventana. No tiene forma de representar que un mes o semana determinado sea confiablemente mayor o menor que el resto del año. Esto aplana un pico estacional real en el mismo pronóstico que los meses lentos que lo rodean, razón por la cual un producto genuinamente estacional necesita un método diseñado para modelar el patrón en lugar de suavizarlo.

Para saber cómo se compara este método con el suavizado exponencial y el pronóstico basado en puntos de reorden, consultecomparando métodos de pronóstico, ola guía completa para la previsión de inventario de Shopifypara que todo el proceso finalice.