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El WMAPE es una de las métricas clave a usar cuando se trata de medir la precisión del pronóstico de la demanda. En este artículo haremos énfasis en su uso en la planeación de demanda para la cadena de suministro. Cómo usar y calcular el WMAPE y por qué es importante prestarle atención para tu operación y planeación mes a mes.
Es una métrica estadística que ayuda a medir qué tan preciso ha sido un pronóstico. A diferencia de su métrica hermana MAPE, el WMAPE pondera cada error según el volumen de ventas del producto, clasificando a los artículos de mayor facturación con una mayor importancia.
Esto significa que un error en un producto estrella que vende 10.000 unidades pesa mucho más que el mismo error porcentual en un producto que vende 10 unidades.
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La fórmula funciona así:
Para cada producto, Datup realiza el siguiente proceso:
El MAPE calcula el % de error producto por producto y después saca un promedio simple. Eso hace que un producto chiquito (como el B, que vende 10 unidades) tenga el mismo peso que uno grande (como el C, que vende 1000). Si el producto B falla mucho en términos porcentuales, distorsiona el promedio total aunque casi no importe para el negocio.
El WMAPE en cambio pondera por volumen: los productos que más venden pesan más en el resultado final, porque estás sumando todo junto antes de dividir. Por eso se usa mucho en pronósticos de demanda/ventas, donde te importa más acertarle a los productos con mayor facturación que a los que aportan menos.
En la plataforma Datup, la precisión del forecast se calcula como el complemento del WMAPE. Es decir: Precisión = 100% − WMAPE. Así, un WMAPE del 25% equivale a una precisión del 75%. Los reportes de eficiencia de Datup clasifican esta precisión en tres niveles: alta (mayor a 90%), media (entre 70% y 90%) y baja (menor a 70%).
El WMAPE traduce un concepto estadístico en un lenguaje que conecta directamente con el negocio. Cuando el reporte dice "la precisión del pronóstico fue del 82%", significa que por cada 100 unidades de demanda real, el pronóstico se desvió en promedio 18 unidades. Eso permite calcular rápidamente el impacto en inventario, en nivel de servicio y en presupuesto.
Además, Datup calcula esta métrica no solo para el pronóstico sugerido del software de planificación de demanda, sino también para el pronóstico colaborativo (el que ajustan los equipos de ventas y planeación).
Felipe se ha especializado en la aplicación de inteligencia artificial para optimizar las cadenas de suministro, ayudando a las empresas a predecir la demanda, gestionar inventarios y determinar los momentos ideales para comprar materias primas.
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