{"id":2612,"date":"2020-02-03T14:09:50","date_gmt":"2020-02-03T14:09:50","guid":{"rendered":"https:\/\/www.factorydata.com\/?p=2612&lang=es"},"modified":"2020-02-03T14:09:50","modified_gmt":"2020-02-03T14:09:50","slug":"inconvenientes-de-los-datos-de-vehiculos-en-operacion-vio-para-la-toma-de-decisiones","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.factorydata.com\/en\/inconvenientes-de-los-datos-de-vehiculos-en-operacion-vio-para-la-toma-de-decisiones\/","title":{"rendered":"Inconvenientes de los \u00abdatos de veh\u00edculos en operaci\u00f3n\u00bb (VIO) para la toma de decisiones"},"content":{"rendered":"

Los veh\u00edculos en operaci\u00f3n son todos aquellos veh\u00edculos registrados en una \u00e1rea espec\u00edfica y son calculados a partir de la base de datos de registro de veh\u00edculos de cada pa\u00eds. Normalmente esta base de datos de registros contiene datos sobre la marca, modelo, a\u00f1o y otra informaci\u00f3n relacionada, pero en ning\u00fan caso est\u00e1 vinculada a individuos (como el nombre del propietario, direcci\u00f3n, etc.).<\/h4>\n

\"VIO-Traffic\"<\/a><\/p>\n

Actualmente, algunas empresas comercializan la informaci\u00f3n de veh\u00edculos en operaci\u00f3n que elaboran de distintos pa\u00edses, incluso por c\u00f3digos postales (disponible en Estados Unidos y en algunos otros pa\u00edses). Esta informaci\u00f3n la vinculan a una definici\u00f3n de parque de veh\u00edculos est\u00e1ndar, como puede ser Tecdoc, MAM o ACES & PIES para as\u00ed poder ser f\u00e1cilmente utilizada.<\/h4>\n

El objetivo es utilizar la informaci\u00f3n de \u00abdatos de veh\u00edculos en operaci\u00f3n\u00bb para ayudarnos a tomar decisiones respecto nuestro inventario y de alguna manera, interpretar esta informaci\u00f3n como una estimaci\u00f3n s\u00f3lida sobre la demanda futura para integrarla en nuestro flujo de gesti\u00f3n del inventario.<\/strong><\/h4>\n

Pero, \u00bfexiste realmente una relaci\u00f3n directa entre los veh\u00edculos en operaci\u00f3n y el nivel de demanda de sus componentes en el mercado de la posventa?<\/strong><\/h4>\n

\"VIO-Incertidumbre\"<\/a><\/p>\n

Vamos a ver, cuando hablamos de piezas que son de desgaste o piezas que se cambian seg\u00fan los mantenimientos del veh\u00edculo establecidos, la informaci\u00f3n de veh\u00edculos en operaci\u00f3n puede ser un dato muy relevante a tener en cuenta.<\/h4>\n

Pero cuando hablamos de alternadores, motores de arranque, turbos, compresores A\/C, etc, determinar su nivel de demanda futura es un tarea mucho m\u00e1s complicada<\/strong>.<\/h4>\n

\u00bfCuales son los motivos por los que no existe una relaci\u00f3n directa entre los veh\u00edculos en operaci\u00f3n y la demanda futura?<\/strong><\/h4>\n

1.- El tiempo de vida de las piezas es muy dif\u00edcil de estimar, una rotura puede ocurrir en cualquier momento o no producirse nunca.<\/h4>\n

\"VIO-Cons1\"<\/a><\/h4>\n

2.- Dificultad para vincular todas las piezas existentes a los datos de aplicaci\u00f3n del veh\u00edculo, principalmente para segmentos de aplicaci\u00f3n: industrial, agr\u00edcola, marino, etc.<\/h4>\n

\"VIO-Cons2\"<\/a>
\n3.- La informaci\u00f3n de horas reales de operaci\u00f3n del veh\u00edculo ser\u00eda necesaria para analizar, con precisi\u00f3n, segmentos de aplicaci\u00f3n tales como: industrial, agr\u00edcola, marino, etc.<\/h4>\n

\"VIO-Cons3\"<\/a>
\n4.- Los fabricantes de veh\u00edculos ofrecen periodos de garant\u00edas muy distintos y que pueden ser de hasta 7 a\u00f1os.<\/h4>\n

\"VIO-Cons4\"<\/a>
\n5.- Algunos segmentos de propietarios de veh\u00edculos (compa\u00f1\u00edas de Leasing, Renting, etc.) asignan la responsabilidad de provisionamiento de las piezas al fabricante del equipo original (OEM).<\/h4>\n

\"VIO-Cons5\"<\/a><\/p>\n

Por todos estos motivos, los datos sobre veh\u00edculos en operaci\u00f3n, cuando queremos analizar piezas que no son ni de desgaste ni de mantenimiento, no son, ni mucho menos, determinantes para una estimaci\u00f3n s\u00f3lida de la demanda futura de todas las piezas<\/strong>.<\/h4>\n

Existen otras aproximaciones al problema de la estimaci\u00f3n de la demanda de las piezas, basadas en el an\u00e1lisis de la demanda sobre los productos en tiempo real. Estas soluciones presentan diversas ventajas:<\/h4>\n
    \n
  1. \n

    No est\u00e1n basadas en proyecciones futuras sino en c\u00e1lculos precisos sobre volumen y tendencia de la demanda actual.<\/h4>\n<\/li>\n
  2. \n

    Aplicables a todo tipo de segmentos de aplicaci\u00f3n, al ser un enfoque totalmente independiente a las aplicaciones de veh\u00edculos de las piezas.<\/h4>\n<\/li>\n
  3. \n

    Al trabajar a nivel de producto en lugar de a nivel de aplicaci\u00f3n, se reduce la complejidad del an\u00e1lisis en un factor de 25 a 1.<\/h4>\n<\/li>\n
  4. \n

    M\u00e1xima precisi\u00f3n en los c\u00e1lculos de demanda obtenidos para cada una de las piezas analizadas, consiguiendo asignar a cada producto el \u00abranking\u00bb exacto de su posici\u00f3n de demanda en el mercado.<\/h4>\n<\/li>\n
  5. \n

    Los datos de demanda tambi\u00e9n pueden ser segmentados a nivel de pa\u00eds o zona pero en este caso hasta a nivel de cliente.<\/h4>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    Como vemos, el an\u00e1lisis de la demanda en tiempo real, nos proporciona una estimaci\u00f3n de la demanda de las piezas: m\u00e1s precisa, m\u00e1s global y mucho m\u00e1s simple.<\/strong><\/h4>\n

    Market Expert<\/strong>: plataforma de planificaci\u00f3n de gama de producto y an\u00e1lisis de productos basada en la demanda.<\/h4>\n

    By Joan Cab\u00f3s
    \nCEO & Founder<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Los veh\u00edculos en operaci\u00f3n son todos aquellos veh\u00edculos registrados en una \u00e1rea espec\u00edfica y son calculados a partir de la […]<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":2629,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[18],"tags":[110,36,38,16,104],"class_list":["post-2612","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-neo","tag-big-data","tag-demanda-mercado","tag-evolucion-de-la-demanda","tag-market-expert","tag-planificacion-de-gama"],"yoast_head":"\nInconvenientes de los \u00abdatos de veh\u00edculos en operaci\u00f3n\u00bb (VIO) para la toma de decisiones - 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