CPFR–Pronósticos colaborativos

Carretilla Elevadora, Almacén, Máquina, Trabajador

Alrededor de los pronósticos de ventas nadie tiene la cifra correcta necesaria para responder con la demanda real de los clientes, por lo tanto es mejor trabajar sobre las causas que pueden influir sobre el error en los pronósticos.  Un pronostico acertado permite que las empresas puedan determinar con anterioridad la cantidad de producto a elaborar o la cantidad de clientes con anterioridad, de manera que se puede realizar una mejor planeación de los recursos logísticos.

La metodología CPFR, permite la solución de problemas relacionados con los pronósticos en la cadena de suministro. En esta metodología  los  fabricantes y distribuidores no sólo colaboran en el reaprovisionamiento sino también en la elaboración de los pronósticos.  Cada participante realiza un pronostico que se basa en los datos de consumo del cliente y de estos, se escoge el mejor pronostico que será utilizado para la planeación logística de toda la cadena de abastecimiento.

Sin embargo, para su aplicación es necesaria la implementación de tecnología para poder compartir la información entre empresas en tiempo real. Se recomienda utilizar como base del código de barras que permite la fácil identificación del producto entre los diferentes integrantes de una cadena de suministro, pero puede ser reemplazada por cualquier otro tipo de tecnología que tenga la misma función. El objetivo central de compartir esta información radica,  en compartir la información de la demanda cuando el cliente efectúa la compra y la información referente a cantidades (o la necesaria que se desea conocer), es informada a los restantes miembros de la cadena de suministro, que utilizan esta información para realizar la planeación de sus actividades logísticas.

Si todos los integrantes de la cadena de suministro conocen realmente cuanto y cuanto compra el cliente con exactitud al final del ciclo de distribución, podrían utilizar esta información para el ajuste de sus recursos frente a los requisitos del cliente, así como también podrían optimizar los inventarios evitando los excesos de producto almacenado.

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