A Taiichi Ohno de Toyota se le atribuye la invención de la fabricación Just-In-Time (JIT) en la década de 1950. JIT garantiza que un fabricante produzca solo lo que se necesita, solo cuando se requiere y solo en la cantidad necesaria. Desde entonces, esa innovación ha tenido grandes impactos, algunos buenos, otros menos.
Un artículo reciente del New York Times “Cómo el mundo se quedó sin todo” describe algunos de los impactos "menos". Por ejemplo, JIT ha mantenido los costos de inventario muy bajos mejorando el rendimiento de los activos. Esto, a su vez, es recompensado por Wall Street, por lo que muchas empresas han pasado las últimas décadas reduciendo drásticamente sus inventarios. Centradas como estaban en las finanzas, muchas empresas ignoraron los riesgos inherentes a la reducción de inventarios hasta el punto de que "esbelta" comenzó a bordear la "demacrada". Combinado con una mayor globalización y nuevos riesgos de interrupción del suministro, han abundado los desabastecimientos.
Algunas industrias han ido demasiado lejos, dejándolas expuestas a la disrupción. En una competencia por llegar al costo más bajo, las empresas sin darse cuenta han concentrado su riesgo, se han visto interrumpidas por escasez de materias primas o componentes y, en ocasiones, obligadas a detener las líneas de montaje. Wall Street no ve con buenos ojos las paradas de producción.
Todos sabemos que los eventos aleatorios se han sumado al problema. El primero de ellos ha sido la pandemia de Covid. A medida que la pandemia obstaculizó las operaciones de las fábricas y extendió el desorden en el envío global, muchas economías en todo el mundo se vieron atormentadas por la escasez de una inmensa variedad de productos, desde chips de computadora hasta madera y ropa.
El daño se agrava cuando cosas más inesperadas salen mal. El Bloqueo del Canal de Suez es un excelente ejemplo, obstruyendo la principal ruta comercial entre Europa y Asia. Recientemente, los ataques cibernéticos han agregado otra capa de interrupción.
La reacción crea sus propios problemas, al igual que el ataque cibernético en el Oleoducto Colonial creó escasez de gas a través de compras de pánico. Los proveedores comienzan a cumplir con los pedidos más lentamente de lo habitual. Los fabricantes y distribuidores invierten el rumbo y aumentan los inventarios y diversifican sus proveedores para evitar futuros desabastecimientos. La simple expansión de los almacenes puede no brindar la solución, y la necesidad de determinar cuánto inventario mantener es cada día más urgente.
Entonces, ¿cómo puede ejecutar un plan del mundo real para el inventario JIT en medio de todo este riesgo e incertidumbre? La base de su respuesta son sus datos corporativos. La incertidumbre tiene dos fuentes: la oferta y la demanda. Necesitas los hechos para ambos.
Por el lado de la oferta, aproveche los datos que tiene sobre los plazos de entrega recientes de los proveedores, que reflejan la turbulencia actual. No use valores promedio cuando pueda usar distribuciones de probabilidad que reflejen el rango completo de contingencias. Considere esta comparación. El proveedor A ahora está completando pedidos de manera confiable en exactamente 10 días. El proveedor B también promedia 10 días, pero lo hace con una combinación de 78%/22% de 7 y 21 días. Tanto A como B tienen un retraso de reposición promedio de 10 días, pero los resultados operativos que brinden serán muy diferentes. Solo puede reconocer esto si utiliza modelos de probabilidad del rendimiento del inventario.
Por el lado de la demanda, se aplican consideraciones similares. Primero, reconozca que puede haber habido un cambio importante en el carácter de la demanda de artículos (los estadísticos llaman a esto un "cambio de régimen"), por lo tanto, elimine de su análisis cualquier dato que represente los "buenos viejos tiempos". Entonces, de nuevo, deja de pensar en términos de promedios. Si bien la demanda promedio es importante, no es una descripción suficiente del problema al que se enfrenta. Igualmente importante es la volatilidad de la demanda. La volatilidad es la razón por la que mantiene el inventario en primer lugar. Si la demanda fuera completamente predecible, no tendría faltantes ni exceso de inventario. Así como necesita estimar la distribución de probabilidad completa de los plazos de reabastecimiento, necesita la distribución completa de los valores de demanda.
Una vez que comprenda el rango de variabilidad tanto en la oferta como en la demanda, el pronóstico probabilístico le permitirá tener en cuenta las interrupciones y los eventos inusuales. El software convertirá sus datos bajo demanda y los plazos de entrega en una gran cantidad de escenarios que representan cómo podría desarrollarse su próximo período de planificación. Dados esos escenarios, el software puede determinar la mejor manera de cumplir sus objetivos para métricas como costos de inventario y tasas de desabastecimiento. Al utilizar soluciones como la Optimización de inventario inteligente, planificará con confianza en función de su riesgo de desabastecimiento objetivo con un costo mínimo de mantenimiento de inventario. También puede considerar dejar que la solución prescriba objetivos de nivel de servicio óptimos mediante la evaluación de los costos de inventario adicional frente al costo de falta de existencias.
En la planificación de inventarios, como en la ciencia, no podemos escapar de la realidad de la incertidumbre y el impacto de eventos inusuales. Debemos planificar en consecuencia: el uso de software de optimización de inventario lo ayuda a identificar el nivel de servicio de menor costo. Esto crea un esfuerzo coherente en toda la empresa que combina la visibilidad de las operaciones actuales con evaluaciones matemáticamente correctas de los riesgos y condiciones futuras.
La planificación del inventario se ha vuelto más “interesante” y requiere un mayor grado de conciencia del riesgo y agilidad. El software adecuado puede ayudar.
Artículos Relacionados
Haga de la optimización de inventario impulsada por IA un aliado para su organización
En este blog, exploraremos cómo las organizaciones pueden lograr una eficiencia y precisión excepcionales con la optimización del inventario impulsada por la IA. Los métodos tradicionales de gestión de inventario a menudo resultan insuficientes debido a su naturaleza reactiva y su dependencia de procesos manuales. Mantener niveles óptimos de inventario es fundamental para satisfacer la demanda de los clientes y minimizar los costos. La introducción de la optimización del inventario impulsada por la IA puede reducir significativamente la carga de los procesos manuales, brindando alivio a los gerentes de la cadena de suministro de tareas tediosas.
Escenarios de demanda diaria
En este Videoblog explicaremos cómo la previsión de series temporales se ha convertido en una herramienta fundamental, especialmente a nivel diario, en la que Smart Software ha sido pionero desde sus inicios hace más de cuarenta años. La evolución de las prácticas comerciales de incrementos temporales anuales a incrementos temporales más refinados, como el análisis de datos mensual y ahora diario, ilustra un cambio significativo en las estrategias operativas.
Juego constructivo con gemelos digitales
Aquellos de ustedes que siguen temas candentes estarán familiarizados con el término "gemelo digital". Aquellos que han estado demasiado ocupados con el trabajo tal vez quieran seguir leyendo y ponerse al día. Si bien existen varias definiciones de gemelo digital, aquí hay una que funciona bien: un gemelo digital es una copia virtual dinámica de un activo físico, proceso, sistema o entorno que se parece y se comporta de manera idéntica a su contraparte del mundo real. Un gemelo digital ingiere datos y replica procesos para que pueda predecir posibles resultados de rendimiento y problemas que podría experimentar el producto del mundo real.