¿Cuál es el culpable de tener demasiado de lo que no necesita y no lo suficiente de lo que sí necesita? A menudo se culpa a la variabilidad de la oferta y la demanda. Estos problemas son significativos y parecen imposibles de superar, lo que hace que muchas organizaciones acepten simplemente las existencias mal asignadas como un costo de hacer negocios. Sin embargo, el verdadero problema no son simplemente las entregas tardías de los proveedores y la demanda impredecible. Estos son "hechos de la vida" de la planificación de la cadena de suministro y lo que cuenta es cómo su empresa los aborda. Mire el vlog de Greg Hartunian para escuchar sus pensamientos y lo que puede hacer al respecto.

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La mayoría de los pronósticos de demanda son parciales o incompletos: proporcionan un solo número: el valor más probable de la demanda futura. Esto se llama pronóstico puntual. Por lo general, el pronóstico puntual estima el valor promedio de la demanda futura.

Mucho más útil es un pronóstico de la distribución de probabilidad completa de la demanda en cualquier momento futuro. Esto se conoce más comúnmente como pronóstico de probabilidad y es mucho más útil.

El promedio no es la respuesta

La única ventaja de un pronóstico puntual es su simplicidad. Si su sistema ERP también es simple, el pronóstico de puntos completa el número que necesita el sistema ERP para programar la mano de obra o comprar materias primas.

La desventaja de un pronóstico puntual es que es demasiado simple. Ignora información adicional en el historial de demanda de un artículo que puede brindarle una imagen más completa de cómo podría desarrollarse la demanda: un pronóstico de probabilidad.

Más allá del promedio: Pronóstico de probabilidad

Mientras que el pronóstico puntual proporciona información limitada, por ejemplo, "La demanda más probable el próximo mes es de 15 unidades", el pronóstico de probabilidad agrega información crucial, por ejemplo, "Existe una probabilidad de 20% de que la demanda supere las 28 unidades y una probabilidad de 10% de que lo haga". ser inferior a 5 unidades”.

Esta información le permite realizar la evaluación de riesgos y la planificación de contingencias. La planificación de contingencia es necesaria porque el pronóstico puntual generalmente tiene solo una pequeña posibilidad de ser correcto. Un pronóstico de probabilidad también puede decir: "La posibilidad de que la demanda sea de 15 unidades es solo 10%, aunque es el valor más probable". En otras palabras, existe una probabilidad 90% de que el pronóstico de puntos sea incorrecto. Este tipo de error no es un error en los cálculos de pronóstico: es la realidad de lidiar con la volatilidad de la demanda. Sería mejor llamarlo una "incertidumbre" que un "error".

Un gerente de operaciones puede usar la información adicional en un pronóstico de probabilidad tanto de manera informal como formal. Informalmente, incluso si un sistema ERP requiere un pronóstico de un solo número como entrada, un administrador inteligente querrá tener alguna pista sobre los riesgos asociados con ese pronóstico puntual, es decir, su margen de error. Entonces, un pronóstico de 15 ± 1 unidad es mucho más seguro que un pronóstico de 15 ± 10. La parte ± es una compresión de un pronóstico probabilístico. La figura 1 a continuación muestra el historial de demanda de un artículo (línea roja), las previsiones puntuales para los próximos 12 meses (línea verde) y sus márgenes de error (líneas cian). El pronóstico más bajo de alrededor de 3.300 unidades ocurre en junio, pero la demanda real podría ser tanto como 800 unidades más o menos.

Bonus: Aplicación a la Gestión de Inventarios

La gestión de inventario requiere que equilibre la disponibilidad del artículo con el costo del inventario. Resulta que conocer la distribución de probabilidad completa de la demanda durante un tiempo de espera de reabastecimiento es esencial para establecer puntos de reposición (también llamados minutos) sobre una base racional y científica. La Figura 2 muestra un pronóstico de probabilidad de la demanda total durante el plazo de entrega de reabastecimiento de 33 semanas para una determinada pieza de repuesto. Si bien la demanda de tiempo de entrega promedio es de 3 unidades, la demanda más probable es cero, y se necesita un punto de reorden de 14 para asegurar que la probabilidad de agotamiento sea de solo 1%. Una vez más, el promedio no es la respuesta.

Saber más siempre es mejor que saber menos y el pronóstico de probabilidad proporciona esa información crucial adicional. El software ha sido capaz de proporcionar un pronóstico puntual durante más de 40 años, pero el software moderno puede hacerlo mejor y proporcionar una imagen completa.

Figura 1: La línea roja muestra el historial de demanda de un bien terminado. La línea verde muestra las previsiones puntuales para los próximos 12 meses. Las líneas azules indican los márgenes de error en los pronósticos de 12 puntos.

Figura 2: Pronóstico probabilístico de la demanda de una pieza de repuesto durante un plazo de reposición de 33 semanas. La demanda más probable es cero, la demanda promedio es 3, pero se requiere un punto de pedido de 14 unidades para tener solo una probabilidad de 1% de que se agoten las existencias.

A menudo nos preguntan cuál es la diferencia entre estas dos métricas de rendimiento importantes para la planificación del inventario. Si bien ambos son importantes para medir qué tan exitosa es una empresa para satisfacer la demanda, su significado es muy diferente. Si no se comprende e incorpora en el proceso de planificación estratégica del inventario, el inventario se asignará de manera ineficiente, lo que dará como resultado un servicio al cliente más bajo y costos de mantenimiento más altos. Hemos ilustrado la diferencia en esta grabación de 4 minutos usando Microsoft Excel.

Smart Operational Analytics calcula automáticamente los niveles de servicio históricos y las tasas de llenado en cualquier artículo. Para ver cómo calcula estas y otras métricas operativas, incluidas las rotaciones de inventario, el rendimiento del proveedor y más, regístrese a continuación para ver una demostración de cinco minutos. La demostración mostrará cómo nuestra plataforma en la nube calcula e informa continuamente estas métricas en miles de artículos, lo que lo ayuda a identificar oportunidades para mejorar el nivel de servicio y reducir el inventario.

En nuestro último blog planteamos la pregunta: ¿Cómo puede estar seguro de que realmente tiene una política para la planificación del inventario y la previsión de la demanda? Explicamos cómo la falta de comprensión de los conceptos básicos por parte de una organización (cómo se crea un pronóstico, cómo se determinan las reservas de existencias de seguridad y cómo/por qué se ajustan estos valores) contribuye a la precisión deficiente del pronóstico, al inventario mal asignado y a la falta de confianza en el conjunto. proceso.

En este blog, revisamos 10 preguntas específicas que puede hacer para descubrir lo que realmente está sucediendo en su empresa. Detallamos las respuestas típicas proporcionadas cuando en realidad no existe una política de previsión/planificación de inventario, explicamos cómo interpretar estas respuestas y ofrecemos algunos consejos claros sobre qué hacer al respecto.

Empieza siempre con un simple hipotético ejemplo. Centrarse en un problema específico que acaba de experimentar provocará respuestas defensivas que ocultarán la historia completa. El objetivo es descubrir el enfoque real utilizado para planificar el inventario y los pronósticos que se ha integrado en el cálculo mental o en las hojas de cálculo. Aquí hay un ejemplo:

Suponga que tiene 100 unidades disponibles, el tiempo de espera para reponer es de 3 meses y la demanda mensual promedio es de 20 unidades. ¿Cuándo debería pedir más? ¿Cuánto pedirías? ¿Cómo cambiará su respuesta si los recibos esperados de 10 por mes estuvieran programados para llegar? ¿Cómo cambiará su respuesta si el artículo es un artículo A, B o C, el costo del artículo es alto o bajo, el tiempo de entrega del artículo es largo o corto? En pocas palabras, cuando programa un trabajo de producción o realiza un nuevo pedido con un proveedor, ¿por qué lo hizo? ¿Qué desencadenó la decisión de obtener más? ¿Qué insumos de planificación se consideraron?

Al obtener respuestas a la pregunta anterior, concéntrese en descubrir las respuestas a las siguientes preguntas:

1. ¿Cuál es el enfoque de reabastecimiento subyacente? Por lo general, será uno de mínimo/máximo, previsión/stock de seguridad, punto de reorden/cantidad de pedido, revisión periódica/pedido hasta o incluso alguna combinación extraña.

2. ¿Cómo se calculan realmente los parámetros de planificación, como los pronósticos de demanda, los puntos de reorden o Min/Max?? No es suficiente saber que usa Min/Max. Tienes que saber exactamente cómo se calculan estos valores. Respuestas como "Usamos el historial" o "Usamos un promedio" no son lo suficientemente específicas. Necesitará respuestas que describan claramente cómo se usa la historia. Por ejemplo, “Tomamos un promedio de los últimos 6 meses, lo dividimos por 30 para obtener un promedio diario y luego lo multiplicamos por el tiempo de entrega en días. Para los artículos 'A', multiplicamos el tiempo de entrega promedio por 2 y para los artículos 'B' usamos un multiplicador de 1,5". (Si bien ese no es un enfoque técnico especialmente bueno, al menos tiene una lógica clara).

Una vez que tenga una política bien definida, puede identificar sus debilidades para mejorarla. Pero si la respuesta proporcionada no va mucho más allá de "Usamos el historial", entonces no tiene una política para empezar. Las respuestas a menudo revelarán que diferentes planificadores usan la historia de diferentes maneras. Algunos pueden considerar solo la demanda más reciente, otros pueden almacenar de acuerdo con el promedio de los períodos de mayor demanda, etc. En otras palabras, es posible que en realidad tenga múltiples "políticas" mal concebidas.

3. ¿Se utilizan los pronósticos para impulsar la planificación del reabastecimiento y, de ser así, cómo? Muchas empresas dirán que pronostican, pero sus pronósticos se calculan y utilizan de manera diferente. ¿Se usa el pronóstico para predecir qué inventario disponible habrá en el futuro, lo que resultará en la activación de un pedido? ¿O se usa para derivar un punto de reorden pero no para predecir cuándo ordenar (es decir, predigo que venderemos 10 a la semana para ayudar a protegernos contra el desabastecimiento, ordenaré más cuando llegue a 15)? ¿Se utiliza como una guía para que el planificador ayude a determinar subjetivamente cuándo debe pedir más? ¿Se utiliza para establecer pedidos abiertos con proveedores? Algunos lo usan para impulsar MRP. Necesitará saber estos detalles. Una respuesta completa a esta pregunta podría verse así: “Mi pronóstico es 10 por semana y mi tiempo de entrega es de 3 semanas, por lo que hago que mi punto de reorden sea un múltiplo de ese pronóstico, generalmente 2 veces la demanda del tiempo de entrega o 60 unidades para artículos importantes y uso un múltiplo más pequeño para artículos menos importantes. (Nuevamente, no es un gran enfoque técnico, pero claro).

4. ¿Qué técnica se utiliza realmente para generar el pronóstico? ¿Es un promedio, un modelo de tendencia como el suavizado exponencial doble, un modelo estacional? ¿La elección de la técnica cambia según el tipo de datos de demanda o cuando hay nuevos datos de demanda disponibles? (Las piezas de repuesto y los artículos de gran volumen tienen patrones de demanda muy diferentes). ¿Cómo selecciona el modelo de pronóstico? ¿Este proceso está automatizado? ¿Con qué frecuencia se reconsidera la elección del modelo? ¿Con qué frecuencia se recalculan los parámetros del modelo? ¿Cuál es el proceso utilizado para reconsiderar su enfoque? La respuesta aquí documenta cómo se producen los pronósticos de referencia. Una vez determinado, puede realizar un análisis para identificar si otros métodos de pronóstico mejorarían Precisión de pronóstico. Si no está documentando la precisión del pronóstico y realizando un análisis de "valor agregado del pronóstico", entonces no está en condiciones de evaluar adecuadamente si los pronósticos que se producen son los mejores que pueden ser. Perderá oportunidades para mejorar el proceso, aumentar la precisión de los pronósticos y educar a la empresa sobre qué tipo de error de pronóstico es normal y debe esperarse.

5. ¿Cómo utiliza el stock de seguridad? Observe que la pregunta no era "¿Utiliza stock de seguridad?" En este contexto, y para simplificar, el término "stock de seguridad" significa stock utilizado para amortiguar el inventario frente a la variabilidad de la oferta y la demanda. Todas las empresas utilizan enfoques de amortiguamiento de alguna manera. Sin embargo, hay algunas excepciones. Tal vez usted es un fabricante de taller que adquiere todas las piezas a pedido y sus clientes están completamente bien esperando semanas o meses para que usted obtenga material, fabrique, control de calidad y envíe. O tal vez usted es un fabricante de gran volumen con toneladas de poder adquisitivo, por lo que sus proveedores establecieron almacenes locales que están llenos y listos para proporcionarle el inventario casi de inmediato. Si estas descripciones no describen a su empresa, definitivamente tendrá algún tipo de protección para protegerse contra la variabilidad de la oferta y la demanda. Es posible que no utilice el campo "stock de seguridad" en su ERP, pero definitivamente está almacenando en búfer.

Se pueden proporcionar respuestas como "No usamos inventario de seguridad porque pronosticamos". Desafortunadamente, un buen pronostico tendrá una probabilidad del 50/50 de estar por encima o por debajo de la demanda real. Esto significa que incurrirá en una falta de existencias 50% del tiempo sin que se agregue una reserva de existencias de seguridad al pronóstico. Los pronósticos solo son perfectos cuando no hay aleatoriedad. Dado que siempre hay aleatoriedad, deberá almacenar en búfer si no desea tener niveles de servicio abismales.

Si no se revela la respuesta, puede indagar un poco más sobre cómo se utilizan las diferentes palancas de reabastecimiento para agregar posibles amortiguadores, lo que lleva a las preguntas 6 y 7.

6. ¿Alguna vez aumenta el tiempo de entrega o hace el pedido antes de lo que realmente necesita?
En nuestro ejemplo hipotético, su proveedor normalmente tarda 4 semanas en entregar y es bastante consistente. Pero para protegerse contra los desabastecimientos, su comprador ordena rutinariamente 6 semanas en lugar de 4 semanas. El campo de existencias de seguridad en su sistema ERP puede establecerse en cero porque "no usamos existencias de seguridad", pero en realidad, el enfoque de pedido del comprador solo agregó 2 semanas de existencias de reserva.

7. ¿Rellena el pronóstico de demanda?
En nuestro ejemplo, el planificador espera consumir 10 unidades por mes pero “por si acaso” ingresa una previsión de 20 por mes. El campo de stock de seguridad en el sistema MRP se deja en blanco, pero el stock de reserva ahora disfrazado se ha introducido de contrabando en el pronóstico de demanda. Este es un error que introduce un "sesgo de pronóstico". No solo sus pronósticos serán menos precisos, sino que si no se tiene en cuenta el sesgo y otros departamentos agregan existencias de seguridad, tendrá un exceso de existencias.

La naturaleza ad-hoc de los enfoques anteriores complica los problemas al no considerar la oferta o la demanda real. variabilidad del artículo Por ejemplo, el planificador puede simplemente hacer una regla general que duplique el pronóstico de tiempo de entrega para artículos importantes. Una talla única no sirve para todos cuando se trata de gestión de inventario. Este enfoque generará un exceso sustancial de existencias de los artículos predecibles, mientras que la existencia de artículos con demanda intermitente será sustancialmente insuficiente. Puedes leer "Tenga cuidado con las reglas generales simples para administrar el inventario” para obtener más información sobre por qué este tipo de enfoque es tan costoso.

La naturaleza ad-hoc de los enfoques también ignora lo que sucede cuando la empresa se enfrenta a un gran exceso de existencias o agotamiento de existencias. Al tratar de entender lo que sucedió, se examinarán las políticas establecidas. En el caso de un exceso de existencias, el sistema mostrará cero existencias de seguridad. Los líderes empresariales supondrán que no cuentan con ningún inventario de seguridad, se rascarán la cabeza y, finalmente, simplemente culparán al pronóstico, declararán "Nuestro negocio no se puede pronosticar" y seguirán tropezando. Incluso pueden culpar al proveedor por enviar demasiado pronto y hacer que retengan más de lo necesario. En el caso de que se agoten las existencias, pensarán que no tienen suficiente y agregarán arbitrariamente más existencias en muchos artículos sin darse cuenta de que, de hecho, hay muchas existencias de seguridad adicionales incorporadas al proceso. Esto hace que sea más probable que el inventario deba cancelarse en el futuro.

8. ¿Cuál es la terminología de inventario exacta utilizada?? Defina lo que quiere decir con stock de seguridad, mínimo, punto de reorden, EOQ, etc. Si bien hay estándares técnicos definiciones es posible que algo difiera, y la falta de comunicación aquí será problemática. Por ejemplo, algunas empresas se refieren a Min como la cantidad de inventario necesaria para satisfacer la demanda de tiempo de entrega, mientras que otras pueden definir Min como que incluye tanto la demanda de tiempo de entrega como el stock de seguridad para amortiguar la variabilidad de la demanda. Otros pueden significar la cantidad mínima de pedido.

9. ¿El inventario disponible es consistente con la política? Cuando termine su trabajo de detección y todo esté documentado, abra su hoja de cálculo o sistema ERP y mire la cantidad disponible. Debería estar más o menos en línea con sus parámetros de planificación (es decir, si Min/Max es 20/40 y la demanda de tiempo de entrega típica es 10, entonces debería tener aproximadamente de 10 a 40 unidades disponibles en cualquier momento dado). Sorprendentemente, para muchas empresas, a menudo hay una gran inconsistencia. Hemos observado situaciones en las que la configuración Mín./Máx. es 20/40, pero el inventario disponible es de más de 300. Esto indica que cualquier política que se haya prescrito simplemente no se está siguiendo. Eso es un problema mayor

10. ¿Qué vas a hacer a continuación?

La previsión de la demanda y la política de almacenamiento de inventario deben ser procesos bien definidos que todos los involucrados entiendan y acepten.  Debería haber cero misterio..

Para hacer esto correctamente, la variabilidad de la oferta y la demanda debe analizarse y utilizarse para calcular los niveles adecuados de existencias de seguridad. Agregar amortiguadores sin una comprensión implícita de lo que cada unidad adicional de reserva de reserva le está comprando en términos de servicio es como arrojar arbitrariamente un puñado de ingredientes en una receta de pastel. Un pequeño cambio en los ingredientes puede tener un gran impacto en lo que sale del horno: un bocado demasiado dulce pero el siguiente demasiado amargo. Es lo mismo con la gestión de inventario. Un poco más aquí, un poco menos allá, y muy pronto se encontrará con un exceso de inventario costoso en algunas áreas, escasez dolorosa en otras, sin idea de cómo llegó allí y con poca orientación sobre cómo mejorar las cosas.

Moderno optimización del inventario y el software de planificación de la demanda con su análisis avanzado y su sólida base en el análisis de pronósticos puede ayudar mucho con este problema. Pero incluso el mejor software no ayudará si se usa de manera inconsistente.

¿Sabe qué artículos tienen demasiado o muy poco inventario? ¿Qué pasaría si supieras? ¿Cómo haría para reducir el exceso de existencias y al mismo tiempo garantizar un nivel de servicio competitivo? ¿Sería capaz de reducir los desabastecimientos sin incurrir en un aumento de inventario prohibitivamente costoso? ¿Cómo afectarían estos cambios a los niveles de servicio, costos y turnos, para artículos individuales, grupos de artículos y en general?

La mayoría de las empresas saben que tienen demasiado o muy poco inventario, pero carecen de un ingrediente clave para optimizar el inventario: la planificación de la demanda basada en el nivel de servicio. Para tomar medidas, debe saber cuánto inventario se necesita para satisfacer el nivel de servicio que necesita. Más fundamentalmente, necesita saber el nivel de servicio específico que resultará de sus políticas de inventario actuales, la brecha que se abordará y sus implicaciones financieras.

Muchas organizaciones, especialmente aquellas con demanda intermitente, consideran que este es un proceso de prueba y error excepcionalmente desafiante.

Pasar a un enfoque basado en el nivel de servicio superará este desafío y garantizará que el reequilibrio del inventario mejore el rendimiento del nivel de servicio a un costo menor. Comience con el pronóstico de demanda más preciso posible, calibre el riesgo del pronóstico y luego determine la posición óptima de su inventario. En un seminario web reciente, demostré la planificación de la demanda basada en el nivel de servicio y cómo se puede usar SmartForecasts para impulsar este proceso:

1. Mida los niveles de servicio que se lograrán con los niveles de inventario actuales y con su política de inventario actual.
2. Identificar artículos que lograrán altos niveles de servicio (98%+) pero a un costo prohibitivamente alto.
3. Identifique los artículos que corren un alto riesgo de agotarse (niveles de servicio < 75%).
4. Ejecute múltiples escenarios hipotéticos basados en una priorización diferente de los niveles de servicio por artículo o grupos de artículos. Elija el escenario que optimice las restricciones financieras con objetivos de servicio.
5. Cuantificar los ahorros en efectivo por reducir los excesos de existencias y los costos para aumentar el inventario cuando los niveles de servicio son inaceptablemente bajos.
6. Tome medidas para establecer nuevos puntos de pedido, cantidades de pedido y niveles de inventario basados en el nivel de servicio para cumplir con sus objetivos de servicio y presupuesto.

Para ver la repetición del seminario web, por favor haga clic aquí y completar la solicitud de registro.

Gregory Hartunian se desempeña como presidente de Smart Software y como miembro de la junta directiva. Graduado de la Escuela de Negocios FW Olin en Babson College, anteriormente se desempeñó como Vicepresidente de Ventas y Operaciones.