Los fabricantes de automóvil están operando en el entorno de demanda más impredecible que la industria experimentó jamás. Los cambios entre vehículos eléctricos (VE), híbridos y modelos tradicionales de motor de combustión interna (ICE) ahora ocurren más rápido de lo que los ciclos de planeación pueden ajustar. Los incentivos cambian con poco aviso. Las tasas de interés afectan el comportamiento de compra de formas impredecibles. Incluso la preferencia de canal se volvió volátil a medida que los consumidores se mueven entre herramientas de configuración en línea, lotes de distribuidores y modelos directos al consumidor.
Los procesos de previsión tradicionales no fueron diseñados para este nivel de desviación. Se basan en la demanda histórica y en calendarios de lanzamiento planeados, que ofrecen una imagen incompleta de lo que realmente hará el mercado actual. Como resultado, los fabricantes de automóvil a menudo se comprometen con planes de producción que no están sincronizados con la demanda real. Esta brecha crea un efecto dominó que impacta cada rincón de la cadena de suministro.
El costo real de los fallos en las previsiones
Los pronósticos fallidos hacen más que reducir los porcentajes de precisión en un tablero. Crean consecuencias operativas reales que afectan los ingresos, la eficiencia y la satisfacción del cliente.
Un ejemplo conocido es el de un fabricante que anticipa una fuerte demanda de un nuevo modelo híbrido basar en los primeros indicadores del mercado. Las previsiones iniciales sugieren un gran volumen, pero el entusiasmo de los consumidores se desplaza hacia los vehículos eléctricos a medida que aparecen nuevos incentivos. El inventario comienza a acumular. Los distribuidores empiezan a hacer descuentos. Los programadores de producción se apresuran a adaptar. Los proveedores tienen dificultades para satisfacer las fluctuaciones de los pedidos. Los equipos de logística se enfrentan a cambios constantes en los plazos de entrega y las prioridades de entrega.
Cada suposición incorrecta amplifica la siguiente. Los fallos de previsión se convierten en fallos de producción, que se convierten en fallos logísticos, que en última instancia se convierten en fallos financieros. Los líderes del sector automovilístico conocen bien este ciclo. Lo que a menudo les falta es un sistema de planeación capaz de romper ese esquema.
¿Por qué los modelos de pronóstico siguen fallando?
La mayoría de los modelos de previsión en las organizaciones automotrices no son lo suficientemente ágiles para adaptar a la velocidad a la que cambian las señales del mercado. Incluso con mejores fuentes de datos, los planificadores aún dependen de hojas de cálculo, procesos manuales o herramientas de planeación antiguas que nunca fueron diseñadas para operar en un entorno de alta volatilidad.
Hay tres razones principales por las que las previsiones siguen fallando:
- 1. El comportamiento del consumidor es demasiado dinámico para realizar pronósticos estáticos. Las preferencias cambian rápidamente entre motores, versiones y características, lo que obliga a realizar actualizaciones constantes del plan.
- 2. Los equipos de planeación están limitados por fuentes de datos aisladas. Los datos del mercado, el conocimiento de los distribuidores, las limitaciones de suministro y la viabilidad de la producción rara vez se alinean en un solo modelo.
- 3. Las organizaciones automotrices tardan en adoptar procesos de planeación verdaderamente iterativos. Los ciclos mensuales no pueden seguir el ritmo de los cambios semanales o diarios.
Para avanzar, los fabricantes de automóvil necesitan un enfoque de planeación que responda a los cambios del mercado con la misma velocidad con la que ocurren.
