Glosario
Método de Croston: qué es y cómo se calcula
Definición
El método de Croston es una técnica de previsión para demanda intermitente, la de productos que pasan muchas semanas sin venderse. Separa la serie en dos: el tamaño de cada venta y el tiempo entre ventas, suaviza cada una por su lado y divide la primera entre la segunda para obtener la demanda media por periodo. Lo propuso J. D. Croston en 1972. Se sabe que tiende a prever algo de más, y por eso existen variantes como SBA y TSB.
Un repuesto que se vende tres semanas de cada diez rompe casi todos los métodos de previsión: o prevén cero, o persiguen el último pico. Croston propuso en 1972 una idea sencilla que sigue siendo la referencia para este tipo de demanda.
Qué es exactamente
El método de Croston es una forma de prever la demanda media de productos que se venden de forma esporádica, con muchos periodos a cero. En vez de suavizar directamente la serie de ventas, con todos sus ceros, trabaja con dos series: cuánto se vende cuando se vende, y cada cuánto se vende.
Lo describen así tanto el manual Forecasting: Principles and Practice como la documentación de la librería StatsForecast, que atribuye el método a J. D. Croston en 1972. El manual advierte de que no corresponde a ningún modelo estadístico, de modo que no hay fórmulas para calcular sus intervalos de predicción, y de que sus previsiones son sesgadas.
También se le llama
Croston, Croston method o, en sus variantes, SBA (corrección de Syntetos y Boylan, que reduce el sesgo) y TSB (que suaviza la probabilidad de que haya demanda en lugar del intervalo, y reacciona mejor cuando un producto deja de venderse).
Cómo se calcula
Se aplica suavizado exponencial simple a cada serie. Tamaño: q̂ = (1 − α) × q̂ anterior + α × última venta no nula. Intervalo: â = (1 − α) × â anterior + α × periodos desde la venta anterior. Previsión por periodo = q̂ ÷ â. En las semanas sin venta, las dos estimaciones no cambian. Croston sugirió α = 0,1 en ambas; programas como fable estiman los parámetros con los datos.
Ejemplo: un distribuidor de recambios de maquinaria agrícola vende un kit de juntas en semanas sueltas. Con su historia, el tamaño medio suavizado de cada venta es de 6 kits y el intervalo medio, de 4 semanas. Previsión: 6 ÷ 4 = 1,5 kits por semana. Eso no significa que vaya a vender 1,5 kits cada semana, sino que de media, a lo largo de un mes, saldrán unos 6. Para decidir el stock, lo que cuenta es cuánto puede pedir de golpe un cliente durante el plazo de reposición.
Ojo con esto
Límites que conviene conocer:
- Da una media, no una fecha: no dice en qué semana llegará la venta ni cuánto será esa venta concreta.
- Sesgo hacia arriba: el propio manual lo señala; la variante SBA aplica un factor de corrección.
- Reacciona tarde a la muerte de un producto: si deja de venderse, Croston no actualiza nada hasta la siguiente venta. TSB lo resuelve mejor.
- No calcula el stock por sí solo: con demanda intermitente, el colchón se decide con la distribución de los pedidos posibles, no con la media.
Dónde aparece en el sistema
La previsión de demanda detecta qué productos de cada sitio tienen demanda intermitente y les aplica métodos de esta familia (Croston, SBA o TSB, según cuál acierte mejor con tus datos en la simulación). El riesgo de rotura se calcula con la probabilidad de que llegue un pedido grande durante el plazo, que es lo que de verdad decide si un repuesto debe estar en la estantería.
Términos relacionados
Análisis XYZ, Holt-Winters, intervalo de predicción, stock obsoleto y la guía de demanda intermitente.
Preguntas frecuentes
¿Cuándo un producto tiene demanda intermitente?
Cuando pasa muchos periodos sin venderse en el nivel al que repones. Un repuesto puede venderse todas las semanas en el total de la empresa y ser intermitente en cada almacén.
¿Croston sirve para productos nuevos?
No mucho: necesita varias ventas para estimar tamaño e intervalo. Con productos nuevos se parte de productos parecidos y se ajusta a medida que llegan datos.
¿Qué variante usamos: Croston, SBA o TSB?
La que mejor funcione con tu histórico. Lo sensato es probar las tres en un backtest y quedarse con la que dé menos roturas y menos stock parado, no la que tenga el error más bonito.