¿Qué son los sistemas de previsión de compras?
Son herramientas dentro del ERP o conectadas a él que calculan cuánto y cuándo comprar basándose en una combinación de:
Datos históricos de ventas y consumos.
Tendencias de mercado.
Estacionalidad.
Promociones futuras.
Disponibilidad de proveedores y plazos de entrega.
Cambios previstos en la demanda.
El objetivo es responder con precisión y antelación a la demanda futura, garantizando disponibilidad sin sobrecostes logísticos ni de almacenamiento.
Técnicas de estimación de demanda utilizadas
Los ERPs modernos, especialmente los que tienen un enfoque de gestión predictiva, incorporan distintas metodologías para estimar la demanda futura:
1. Modelos estadísticos clásicos
Media móvil: buena para productos con demanda estable.
Suavizado exponencial (simple y doble): útil para series con ligeras tendencias.
Descomposición estacional: para productos con estacionalidad marcada (ropa, alimentación, material escolar…).
2. Modelos de aprendizaje automático (machine learning)
Más avanzados y con mejores resultados en entornos complejos:
Regresiones múltiples con variables exógenas (clima, calendario, promociones…)
Modelos ARIMA (autoregresivos integrados) o SARIMA (si hay estacionalidad)
Redes neuronales recurrentes (RNN), especialmente para grandes volúmenes y múltiples referencias
3. Modelos de previsión colaborativa (CPFR)
Combina datos internos con inputs de clientes y proveedores.
Por ejemplo, si un cliente importante indica una campaña, el sistema ajusta las compras futuras automáticamente.
Cómo se traduce eso en compras automáticas
Los sistemas de previsión alimentan directamente las órdenes de reaprovisionamiento, de forma que el ERP:
Genera órdenes de compra sugeridas por proveedor y ubicación.
Optimiza los lotes económicos de pedido (EOQ) y los puntos de pedido (ROP).
Considera los lead times para evitar quedarse sin stock.
Ejemplo en Odoo: puedes configurar reglas de reaprovisionamiento con diferentes métodos (mínimos y máximos, MTO, previsión futura, etc.), y alimentar estas reglas con cálculos de demanda realizados por módulos estándar o personalizados.
Problemas comunes si no se usa previsión
Roturas de stock frecuentes, especialmente en productos de alta rotación o lead times largos.
Sobrestock y obsolescencia en productos con baja rotación o sin análisis estacional.
Reacciones tardías a cambios en la demanda (p. ej., campañas, cambios en el mercado, problemas de proveedor).
Aumento de costes logísticos por compras urgentes o acumulación innecesaria de inventario.
¿Qué necesita un buen sistema de previsión para funcionar?
1.- Datos históricos limpios y estructurados.
Ventas por periodo.
Lead times por proveedor.
Cancelaciones y devoluciones.
Datos por canal (tienda física, online, mayoristas…).
2.- Clasificación ABC/XZ de productos.
No todos los productos deben preverse igual: se priorizan los de más rotación y más valor.3.- Parametrización flexible.
Algunos productos requieren compras por lotes fijos, otros por volumen mínimo, otros por rotación.4.- Alineación con operaciones.
Las compras deben estar sincronizadas con las capacidades de recepción, almacenaje y distribución.
Integración con el resto del ERP
Un sistema de previsión de demanda que realmente funcione debe estar completamente integrado con:
Ventas, para capturar tendencias y promociones futuras.
Almacén, para conocer stock disponible, en tránsito y reservado.
Compras, para lanzar órdenes con antelación y bajo las condiciones pactadas.
Logística, para ajustar entregas y capacidad de recepción.
¿Qué puede hacer Odoo Enterprise en previsión de demanda y compras?
Odoo Enterprise no tiene un motor de IA predictiva completo de serie, pero sí ofrece funcionalidades avanzadas integradas en Inventario y Compras, que permiten una previsión determinística basada en reglas configurables. Estas son las claves:
Funcionalidades de previsión en Odoo Enterprise:
1.- Reabastecimiento automático por reglas de stock mínimo y máximo.
Configurable por producto o variante.
Lanza órdenes de compra o movimientos internos según disponibilidad prevista.
2.- Visibilidad del “forecast” o previsión de stock.
En cada producto, puedes ver el stock real, reservado y previsto.
Incluye movimientos de compras, ventas, fabricación y transferencias.
3.- Planificador maestro (Master Production Schedule - MPS).
Orientado a fabricación, pero útil en distribución para prever compras futuras.
Basado en demanda histórica + stock objetivo + lead time.
Permite modificar manualmente la previsión futura mes a mes.
4.- Órdenes de compra automáticas por demanda pendiente. Si se usa con la regla “Make To Order” (MTO), lanza la compra solo cuando hay una venta sin stock.
5.-Lead times automáticos en función de proveedor y producto. El sistema ajusta cuándo lanzar la compra para que llegue a tiempo.
En la v18 se espera una mejora en inteligencia de planificación, pero por ahora sigue sin incorporar modelos estadísticos avanzados ni IA nativa para previsión automática.
Módulos destacados de la comunidad para previsión de demanda
La comunidad de Odoo ha desarrollado varios módulos para cubrir estas carencias en la versión Community (y también son útiles en Enterprise). Aquí tienes tres relevantes, con breve descripción:
1. stock_forecast
Añade una vista de previsión de stock detallada y más visual, incluso en modo gráfico.
Permite ver cuándo se quedará sin stock cada producto, según movimientos previstos.
Muy útil para la planificación manual y para prevenir roturas.
Comentario. Existe una extensión excelente para Odoo Community que mejora enormemente la capacidad de anticipación de necesidades de stock.
2. purchase_suggested
Desarrollado por: OCA (Odoo Community Association)
Genera propuestas de compra basadas en reglas configurables: stock mínimo, stock objetivo, previsiones de consumo, etc.
Compatible con multi-almacén y multi-compañía.
Integra bien con stock_forecast para calcular necesidades.
Comentario. Muy útil para automatizar sugerencias de compra sin necesidad de MPS. Funciona muy bien en escenarios de distribución que no tienen fabricación.
3. product_minimum_stock_rule_advanced
Desarrollado por: OCA / Akretion
Mejora las reglas estándar de stock mínimo: permite aplicar fórmulas avanzadas, histórico de ventas, estacionalidad manual…
Puede calcular sugerencias basadas en el consumo medio de los últimos meses.
Comentario. Ideal para empresas que no quieren usar modelos predictivos complejos, pero sí una estimación basada en ventas anteriores.
