Optimización de inventario: previsión de demanda y reposición en Excel

Equilibrar altos niveles de servicio con bajos costos de mantenimiento es uno de los mayores desafíos en la gestión de la cadena de suministro moderna.Este curso completo basado en texto le enseñará cómo optimizar sistemáticamente su inventario utilizando modelos matemáticos probados y fórmulas prácticas de Excel. Pasará de adivinar las cantidades de pedidos a implementar estrategias de reposición basadas en datos que minimizan las faltas de existencias y eliminan el costoso exceso de inventario. Lo que aprenderás: - Clasificar el inventario de manera efectiva utilizando el análisis ABC-XYZ multicriterio para priorizar los artículos de alto valor. - Aplicar métodos de pronóstico estadístico, incluidos Simple Exponential Smoothing (SES) y Holt-Winters para predecir la demanda futura. - Calcular los tamaños de pedido óptimos utilizando el modelo de cantidad de pedido económico (EOQ) y sus extensiones modernas. - Diseñar políticas de reposición robustas, tales como sistemas de revisión continua (s,Q) y periódica (R,S). - Evaluar la incertidumbre de la demanda utilizando el modelo Newsvendor para optimizar el stock de seguridad para artículos estacionales y perecederos. - Comprender los principios de la cadena de suministro de varios niveles para coordinar los niveles de inventario en varios nivele de almacén. El curso comienza con conceptos y terminología de inventario fundamentales antes de guiarlo paso a paso a través de fórmulas de pronóstico, lógica de reposición e implementaciones prácticas de Excel.Aprenderá a construir estos modelos cuantitativos desde cero utilizando lógica escrita, paso a pasos y fórmula lógica. Este curso está diseñado para principiantes en la cadena de suministro, coordinadores de logística y analistas de inventario que desean respaldar sus operaciones con datos rigurosos.No se requieren conocimientos matemáticos avanzados.Comience a leer hoy para transformar su gestión de inventarios de la lucha contra incendios reactiva en una ciencia estructurada y de ahorro de costos.