On planning what we can't predict.

Notes from fourteen years inside supply-chain transformations — the tools, the failures, the slow-burning truths the demos don't show. SAP IBP, o9, Kinaxis, OMP, S&OP, careers, and the gap between forecast and reality.

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Demand · Forecast vs Actual · last 24 months

Plant 04 · Rolling MAPE

22018014010060

JUN '24SEPDECMAR '25JUNSEPDECMAR '26

Forecast Accuracy

71.4%

MAPE

28.6%

Bias

+4.2%

Service Level

94.1%

§ Diagnóstico de madurez

¿Qué tan madura es tu planificación de supply chain?

12 preguntas · 4 minutos · gratis — un mapa honesto de demanda, S&OP, suministro, inventario, datos y sistemas

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SAP IBP ↑ 2.4%OMP ↓ 0.8%o9 ↑ 5.1%Kinaxis flatDemand sensing + 12.0%Forecast accuracy 71.4%Service level 94.1%DOH 42 daysBullwhip ratio 1.83Bias + 4.2%S&OE adoption 62%Implementation budget ~ $4.2mSAP IBP ↑ 2.4%OMP ↓ 0.8%o9 ↑ 5.1%Kinaxis flatDemand sensing + 12.0%Forecast accuracy 71.4%Service level 94.1%DOH 42 daysBullwhip ratio 1.83Bias + 4.2%S&OE adoption 62%Implementation budget ~ $4.2m

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7 min readPublished February 2026

Essay · Supply Chain

El efecto látigo: cómo un pequeño cambio en la demanda se convierte en caos en la cadena de suministro

Un aumento del 5% en la demanda del consumidor puede convertirse en un pico del 40% en el fabricante. Aquí está la matemática detrás de por qué, y las tres palancas que realmente funcionan.

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