Planificación de Escenarios 2/4: Diseño del Modelo para tomar mejores decisiones

En esta serie de blogs estamos mostrando como la Planificación de Escenarios puede ayudar a las organizaciones a realizar mejores planes y previsiones y más ágiles.  En el último Blog examinamos la diferencia entre la Planificación y el Forecast. En este blog mostraremos como se construyen los modelos.

Si no puede esperar a la publicación de los blogs, puede descargar el contenido completo como un documento completo en este enlace  '"PLANIFICACIÓN DE ESCENARIOS" 

Planificación de escenarios: Lidiando con la incertidumbre

Planificación de Escenarios es un método de planificación que se basa en la suposición de que el futuro no se puede predecir con un cierto grado de exactitud, debido a las cosas que son desconocidas. Lo que hace es permitir a la dirección prever una serie aún más amplia de indicadores de la evolución del mercado y de las relaciones empresariales, a partir de los que las predicciones pueden ser evaluadas antes de tomar una decisión. También se puede utilizar para producir una serie de previsiones para diferentes, pero probables, entornos de negocios.

La planificación de escenarios comienza dividiendo el conocimiento del negocio en dos ámbitos generales:

1. Las cosas que la organización cree que sabe que es verdad (por ejemplo, la cantidad de materias primas y energía necesaria para hacer un producto)
2. Las cosas que consideran inciertas o desconocidas. (Por ejemplo, tasa de conversión de ventas en relación con la inversión publicitaria, o los tipos de interés futuros)

El arte de la planificación de escenarios radica en la construcción de un modelo que describe el funcionamiento de la organización, es decir, que muestra cómo los recursos y la carga de trabajo están vinculados a los procesos de negocio. Por ejemplo, para producir un cierto nivel de producto se requiere una cantidad definida de materiales, personal, energía y tiempo. Estas cantidades pueden tener cambios importantes o límites, por ejemplo, una vez que el volumen de producto excede un cierto nivel, será necesario trabajar horas extraordinarias; o cuándo las máquinas de producción estarán a su máxima capacidad. Estas relaciones generales pueden ser configuradas como reglas. Por ejemplo:

• Si product.volume < 5000 entonces staff.cost = product.volume * staff.rate

• Si product.volume> 5000 luego staff.cost = (5,000 * staff.rate) + ((product.volume - 5000) * (staff.rate + overtime rate)) 

En la anterior, las reglas tienen en cuenta que los gastos de personal aumentan una vez que el volumen excede de 5.000 unidades.

Para este modelo, los factores de incertidumbre que afectan a los procesos de negocio específicos se pueden configurar como variables cuyos valores se pueden cambiar. En el ejemplo anterior, staff.rate y overtime.rate son variables que se pueden cambiar para diferentes escenarios. Otros ejemplos de variables podrían ser las tasas de interés, que es luego utilizado por el modelo para recalcular rentabilidad. En este caso, el modelo podría ser programado para que los aumentos de las tasas de interés por encima de un cierto nivel causarían la reducción del volumen de ventas, lo que podría corregirse con la disminución de los precios que a su vez afecta a la contribución del producto y, por tanto, a la rentabilidad global.

Con la creación de un modelo de esta forma, la gestión puede ejecutar múltiples escenarios del futuro cambiando tanto las reglas relacionadas con los recursos, la carga de trabajo y los procesos de negocio, así como las variables que denotan incertidumbre. El resultado es una serie de posibles resultados futuros que pueden ser discutidos estratégicamente y tomadas las decisiones en consecuencia.

En nuestro próximo blog abordaremos lo que debe de buscar o examinar en una solución de Planificación de escenarios. Si no puede esperar puede descargar el contenido completo de los blogs como un documento registrándose aquí.

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