82 El eterno paradigma de la previsión Uno de los puntos más importantes en la política de una empresa es el conocer si el plazo de entrega que admiten sus clientes es Inferior o no al tiempo de respuesta del proceso productivo más el de aprovisionamiento, o bien solo al productivo, o bien solo se admite un corto periodo de tiempo que permite una última fase de montaje y/o acabado, o bien debe de ser de entrega inmediata. Este punto marca el límite entre la posibilidad de trabajar contra pedido en mano (primer caso), o la necesidad imperiosa de trabajar contra almacén(es) (último caso), o toda la gama de mezclas correspondientes a los casos intermedios. Lo que es seguro, es que en mayor o menor grado, es necesario algún grado de previsión comercial que anticipe una idea de los pedidos de cliente que puedan llegar, para permitir una fabricación, o al menos, el inicio de la misma, antes de la verdadera disponibilidad de los pedidos. Dado que por desgracia no son siempre conocidos todos los pedidos de cliente con la suficiente ante- lación como para iniciar entonces su fabricación, es necesario el disponer de una herramienta que nos diga que pedidos van a producirse antes de que estos mismos ocu- rran. Dicha herramienta es el sistema de previsión. Para la predicción de los pedidos, se parte siempre de un histórico de pedidos de años anteriores, y sobre ellos se efectúa un análisis matemático teniendo en cuenta la es- tacionalidad, la tendencia, las variaciones puntuales, la ale- atoriedad y alisamiento y la extrapolación. Conforme van trascurriendo dichos periodos, se deberá ir efectuando un nuevo alisamiento de los datos reales frente a los previstos inicialmente, que detecte y corrija las des- viaciones que se vayan produciendo. Demand Sensing como alternativa a la previsión de la demanda estandard La previsión de la demanda se había tratado tradicional- mente en técnicas y modelos basados en series de tiempo que, como resultado, pronosticaban una previsión asenta- da en las ventas históricas previas. Los datos obtenidos de varias series anuales, proporcionaban la información sobre los patrones estacionales que podían ser predecibles. En la actualidad, sabemos que las ventas pasadas no son siempre el mejor predictor para las estimaciones futuras. Es por ello que necesitamos técnicas distintas que utili- cen diferentes indicadores a tener en cuenta para detec- tar las señales de la demanda, entre ellos datos provenientes de la cadena de suministro. Hay que tener en cuenta eventos del entrono real en el que nos desen- volvemos, como por ejemplo podrían ser cambios en el logística aplicada