Modelos matemáticos para entender y anticipar la demanda logística

En logística, la demanda nunca es estática. Evoluciona, sube o baja, a veces de manera previsible y otras no tanto. Por eso, después de entender los factores que la afectan (artículo anterior), toca dar un paso más cómo usar modelos matemáticos para anticiparnos a esa demanda.

Pero tranquilo no necesitas ser matemático. Aquí te lo explico fácil y con ejemplos reales.

¿Por qué modelos matemáticos?

Las matemáticas permiten interpretar y predecir la realidad. En la logística, ayudan a responder preguntas como:

• ¿Cuánto me van a pedir dentro de un mes?

• ¿Qué productos tendrán más salida el próximo trimestre?

• ¿Cómo ajusto compras y producción para no quedarme corto ni sobrarme?

Para eso existen varios modelos matemáticos, que básicamente te ayudan a dar respuestas razonables (no perfectas, pero sí mejores que improvisar). Eso sí, ningún modelo es mágico: la calidad de las predicciones depende de los datos y de ajustar bien los parámetros.

Principales tipos de funciones y modelos en la demanda

1. Función exponencial

¿Has oído eso de “crecimiento exponencial”?
Se refiere a procesos que crecen (o decrecen) de manera acelerada, no solo sumando una cantidad fija, sino multiplicando.
Ejemplo: El número de usuarios en una app viral, o el crecimiento de bacterias

En la demanda:
Si un producto es novedad o está de moda, puede vivir un crecimiento rápido al principio.

2. Función logarítmica

Es el “efecto contrario”: al principio crece rápido, pero después cada vez más lento.
Ejemplo real: Cuando lanzas una promoción, los primeros días tienes mucho impacto, pero luego la respuesta baja.

En la demanda:
Refleja cómo los consumidores más fáciles de captar llegan primero, y luego cuesta más influir sobre los demás.

3. Función logística (o curva S)

Muchos productos siguen esta curva en su vida:

• Crecen rápido al principio

• Llegan a un punto de inflexión

• Después, el crecimiento se frena hasta estabilizarse en una cuota máxima

Ejemplo práctico:
Piensa en la adopción de smartphones: los primeros años fue exponencial, luego la mayoría del mercado ya tenía uno y el crecimiento se frenó.

Métodos para prever la demanda: cualitativos y cuantitativos

No todo es matemática pura. A la hora de anticipar la demanda hay dos grandes tipos de métodos:

A. Métodos cualitativos (subjetivos)

• Basados en experiencia, opiniones de expertos, encuestas o paneles.

• Métodos como el Delphi (consultar a varios expertos y consensuar) o preguntar a los comerciales sobre sus previsiones.

• Ventajas: Rápidos, útiles cuando no hay datos históricos.

• Inconvenientes: Subjetividad, posibles sesgos, lentitud en organizar consensos.

B. Métodos cuantitativos (objetivos)

• Se apoyan en datos históricos de ventas, aplicando fórmulas y estadísticas.

• Tipos principales:

  • Medias móviles:
    Calcula la media de las últimas ventas para prever la siguiente.

• Suavizamiento exponencial:
  Da más peso a los datos recientes.

Análisis de tendencia, curvas de crecimiento, modelos econométricos o simulaciones.

Pasos prácticos para una buena previsión

1. Limpia los datos: Elimina anomalías o hechos no habituales (una venta puntual gigante, un error, etc.).

2. Representa los datos en un gráfico:
   Ver la evolución te da pistas de tendencias y “saltos” inesperados.

3. Elige el modelo:
   ¿Tienes datos históricos? Ve a métodos cuantitativos.
   ¿No hay datos previos? Apóyate en la experiencia y métodos cualitativos.

4. Mide el error:
   Compara lo previsto con lo que realmente sucedió.
   Cuanto menor sea el error, mejor es tu modelo.
   Un buen indicador es el MAPE (Error Porcentual Absoluto Medio).

5. Corrige y ajusta:
   Si la realidad se aleja mucho de la previsión, revisa el modelo, los datos o los parámetros.

Consejos clave para empresarios y equipos logísticos

• Ningún método es perfecto: Siempre habrá errores, pero anticipar vale más que improvisar.

• Combina lo cualitativo y lo cuantitativo: Escucha a los expertos, pero usa también datos.

• Adapta el modelo según el ciclo de vida del producto: No todos los productos siguen la misma curva.

• Analiza, mide y ajusta constantemente: El mercado cambia, tu modelo también debe hacerlo.

• Utiliza indicadores clave (KPI): Revisa periódicamente los resultados y toma decisiones.

Prever la demanda no es adivinar el futuro, es gestionarlo con cabeza y método.
Usar modelos matemáticos te ayuda a decidir mejor, invertir menos a ciegas y ofrecer un servicio que marque la diferencia.
En logística, anticipar es ganar.

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