Ya sea que esté utilizando 'Mín./Máx.' o 'punto de pedido' y 'cantidad de pedido' para determinar cuándo y cuánto reabastecer, su enfoque puede generar o negar grandes eficiencias. Errores clave a evitar:

1. No recalibrar regularmente
2. Si se revisa solo el Min/Max, hay un problema
3. El uso de métodos de pronóstico no está a la altura de la tarea
4. Asumir que los datos son demasiado lentos o impredecibles

“Tenemos más de 150.000 combinaciones SKU x Ubicación. Nuestra demanda es intermitente. Dado que se mueve lentamente, no necesitamos volver a calcular nuestros puntos de pedido con frecuencia. Lo hacemos tal vez una vez al año, pero revisamos los puntos de pedido cada vez que hay un problema”. – Gerente de Materiales.

Este enfoque reactivo conducirá a millones en exceso de existencias, roturas de existencias y mucho tiempo perdido revisando datos cuando "algo sale mal". Sin embargo, he escuchado este mismo estribillo a muchos profesionales de inventario a lo largo de los años. Claramente, necesitamos compartir porqué este pensamiento es totalmente erróneo.

Es cierto que para muchas partes, un recálculo de los puntos de pedido con datos históricos actualizados y plazos de entrega podría no cambiar mucho, especialmente si hay patrones como la tendencia o la estacionalidad. Sin embargo, muchas partes se beneficiarán de un recálculo, especialmente si los plazos de entrega o la demanda reciente han cambiado. Además, la probabilidad de un cambio significativo que requiera un nuevo cálculo aumenta cuanto más espere. Finalmente, esos meses con nula demanda también influyen en las probabilidades y no deben ser ignorados. Sin embargo, el punto clave es que es imposible saber qué cambiará o no cambiará en su pronóstico, por lo que es mejor recalibrar regularmente.

Este caso de datos real ilustra un escenario donde brilla la recalibración regular y automatizada: los beneficios de las respuestas rápidas a patrones de demanda cambiantes y como estos se suman rápidamente. En el ejemplo anterior, el eje X representa los días y el eje Y representa la demanda. Si tuviera que esperar varios meses entre recalibrar sus puntos de pedido, sin duda haría el pedido demasiado pronto. Al recalibrar su punto de reorden con mucha más frecuencia, captará el cambio en la demanda y permitirá pedidos mucho más precisos.

En lugar de esperar hasta que tenga un problema, vuelva a recalibrar todas las piezas en cada ciclo de planificación al menos una vez al mes. Al hacerlo, aprovecha los datos más recientes y ajusta proactivamente la política de almacenamiento, evitando así problemas que causarían revisiones manuales y escasez o exceso de inventario.

La naturaleza de sus datos (potencialmente variados) también debe combinarse con las herramientas de pronóstico adecuadas. Si los registros de algunas partes muestran tendencias o patrones estacionales, el uso de métodos de pronóstico de objetivos para adaptarse a estos patrones puede marcar una gran diferencia. De manera similar, si los datos muestran valores cero frecuentes (demanda intermitente), los métodos de pronóstico que no se basan en este caso especial pueden arrojar fácilmente resultados poco confiables.

Automatice, recalibre y revise las excepciones. El software especialmente diseñado lo hará automáticamente. Piénselo de otra manera: ¿es mejor depositar una gran cantidad de dinero en el inversiones una vez al año o en el "costo promedio en euros" depositando cantidades más pequeñas en que sector en el que decida invertir en fracciones mensuales? Recalibrar las políticas con regularidad generará rendimientos máximos con el tiempo, tal como lo hará el promedio del costo en euros para su cartera de inversiones.

¿Con qué frecuencia recalibra sus políticas de almacenamiento? ¿Por qué?

Microsoft Dynamics 365 BC y NAV pueden administrar el reabastecimiento al sugerir qué ordenar y cuándo a través de políticas de inventario basadas en puntos de reorden. El problema es que el sistema ERP requiere que el usuario especifique manualmente estos puntos de pedido y/o pronósticos. Como resultado, la mayoría de las organizaciones terminan pronosticando y generando políticas de inventario a mano en hojas de cálculo de Excel o utilizando otros enfoques ad hoc. Dadas las entradas deficientes, las sugerencias automáticas de pedidos serán inexactas y, a su vez, la organización terminará con un exceso de inventario, escasez innecesaria y una desconfianza general en sus sistemas de software. En este artículo, revisaremos la funcionalidad de pedido de inventario en BC & NAV, explicaremos sus limitaciones y resumiremos cómo Smart Inventory Planning & Optimization puede ayudar a reducir el inventario, minimizar los desabastecimientos y restaurar la confianza de su organización en su ERP al proporcionar la sólida funcionalidad predictiva que falta en Dynamics 365.

Políticas de reposición de Microsoft Dynamics 365 BC y NAV

En el módulo de gestión de inventario de NAV y BC, los usuarios pueden ingresar manualmente los parámetros de planificación para cada artículo en existencia. Estos parámetros incluyen puntos de pedido, plazos de entrega de existencias de seguridad, cantidades de existencias de seguridad, ciclos de reorden y modificadores de pedidos, como cantidades de pedido mínimas y máximas impuestas por el proveedor y múltiplos de pedido. Una vez ingresado, el sistema ERP conciliará el suministro entrante, la disponibilidad actual, la demanda saliente y los pronósticos definidos por el usuario y las políticas de almacenamiento para calcular el plan de suministro o el cronograma de pedidos (es decir, qué pedir y cuándo).

Hay 4 opciones de política de reposición en NAV & BC: Cantidad fija de reorden, Cantidad máxima, Lote por lote y Orden.

• Cantidad de reorden fija y Máx. son métodos de reabastecimiento basados en puntos de pedido. Ambos sugieren pedidos cuando el inventario disponible alcanza el punto de reorden. Con ROQ fijo, el tamaño del pedido se especifica y no variará hasta que se cambie. Con Max, los tamaños de los pedidos variarán según la posición del stock en el momento del pedido y los pedidos se realizarán hasta el Max.
• Lote por lote es un método de reabastecimiento basado en pronósticos que agrupa la demanda total pronosticada durante un marco de tiempo definido por el usuario (el "período de acumulación de lotes") y genera una sugerencia de pedido que totaliza la cantidad pronosticada. Entonces, si su demanda total pronosticada es de 100 unidades por mes y el período de acumulación del lote es de 3 meses, entonces su sugerencia de pedido sería igual a 300 unidades.
• Ordenar es un método de reabastecimiento basado en pedidos. No utiliza puntos de pedido ni pronósticos. Piense en ello como una lógica de "vender uno, comprar uno" que solo realiza pedidos después de que se ingresa la demanda.

Limitaciones

Cada una de las configuraciones de reabastecimiento de BC y NAV debe ingresarse manualmente o importarse de fuentes externas. Simplemente no hay forma de que los usuarios generen entradas de forma nativa (especialmente las que no son óptimas). La falta de una funcionalidad creíble para la previsión y la optimización del inventario dentro del sistema ERP es la razón por la que tantos usuarios de NAV y BC se ven obligados a confiar en las hojas de cálculo. Los planificadores deben establecer manualmente las previsiones de demanda y los parámetros de reordenación. A menudo se basan en métodos de regla general definidos por el usuario o en modelos estadísticos obsoletos y demasiado simplificados. Una vez calculada, deben volver a ingresar la información en su sistema, a menudo a través de engorrosas importaciones de archivos o incluso ingreso manual. Las empresas calculan sus pólizas con poca frecuencia porque consume mucho tiempo y es propensa a errores. Incluso nos hemos encontrado con situaciones en las que los puntos de pedido no se han actualizado en años. Muchas organizaciones también tienden a emplear un enfoque reactivo de "configúrelo y olvídese", en el que el único momento en que un comprador/planificador revisa la política de inventario es en el momento del pedido, después de que el punto del pedido ya se haya incumplido.

Si el punto de pedido se considera demasiado alto, requiere una interrogación manual para revisar el historial, calcular pronósticos, evaluar las posiciones del búfer y recalibrar. La mayoría de las veces, la gran magnitud de los pedidos significa que los compradores simplemente los liberarán creando un exceso significativo de existencias. Y si el punto de pedido es demasiado bajo, ya es demasiado tarde. Se requiere una expedición para evitar un desabastecimiento y, si no puede hacerlo, perderá ventas.

Ser más inteligentes

¿No sería mejor simplemente aprovechar el mejor complemento de su clase para la planificación de la demanda y la optimización del inventario que tiene una integración bidireccional basada en API? De esta manera, podría recalibrar automáticamente las políticas en cada ciclo de planificación utilizando modelos estadísticos de vanguardia verificados. Podría calcular pronósticos de demanda que tengan en cuenta la estacionalidad, la tendencia y los patrones cíclicos. Las existencias de seguridad darían cuenta de la variabilidad de la oferta y la demanda, las condiciones comerciales y las prioridades. Podría apuntar a niveles de servicio específicos para tener suficiente stock. Incluso podría aprovechar los métodos de optimización que prescriben las políticas de almacenamiento y los niveles de servicio más rentables que consideran los costos reales de llevar el inventario. Con unos pocos clics del mouse, puede actualizar las políticas de reabastecimiento de NAV y BC a pedido. Esto significa una mejor ejecución de órdenes en NAV y BC, maximizando su inversión existente en su sistema ERP.

Los clientes de Smart IP&O rutinariamente ayudan a los clientes a obtener ganancias anuales de 7 cifras a partir de agilidades reducidas, mayores ventas y menos exceso de existencias, al mismo tiempo que obtienen una ventaja competitiva al diferenciarse en un mejor servicio al cliente.

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1. Culpar de la escasez a la variabilidad del tiempo de entrega
Los proveedores a menudo llegan tarde, a veces por mucho. Los retrasos en el tiempo de entrega y la variabilidad del suministro son hechos de la vida de la cadena de suministro, sin embargo, las organizaciones que llevan inventario a menudo se sorprenden cuando un proveedor llega tarde. Un proceso de planificación de inventario efectivo abarca estos hechos de la vida y desarrolla políticas que dan cuenta de manera efectiva de esta incertidumbre. Claro, habrá momentos en que los retrasos en el tiempo de entrega surjan de la nada. Pero la mayoría de las veces, las políticas de almacenamiento, como los puntos de pedido, las existencias de seguridad y los niveles mínimos y máximos, no se recalibran con la frecuencia suficiente para detectar cambios en el tiempo de entrega a lo largo del tiempo. Muchas empresas solo revisan el punto de pedido después de que se haya incumplido, en lugar de volver a calibrar después de cada nuevo recibo de tiempo de entrega. Hemos observado situaciones en las que los ajustes Mín./Máx. solo se recalibran anualmente o incluso son completamente manuales. Si tiene una montaña de piezas que usan niveles mínimos/máximos antiguos y plazos de entrega asociados que eran relevantes hace un año, no debería sorprender que no tenga suficiente inventario para esperar hasta que llegue el próximo pedido.

2. Culpar del exceso a las malas previsiones de ventas/clientes
Los pronósticos de sus clientes o su equipo de ventas a menudo se sobreestiman intencionalmente para garantizar el suministro, en respuesta a la escasez de inventario en el pasado donde se quedaron de vacio. O bien, los pronósticos de demanda son inexactos simplemente porque el equipo de ventas no sabe realmente cuál será la demanda de sus clientes, pero se ve obligado a dar un número. La variabilidad de la demanda es otro hecho de la vida de la cadena de suministro, por lo tanto, los procesos de planificación deben hacer un mejor trabajo para tenerlo en cuenta. ¿Por qué confiar en los equipos de ventas para pronosticar cuándo sirven mejor a la empresa vendiendo? ¿Por qué molestarse en jugar el juego de fingir aceptación de los pronósticos de los clientes cuando ambas partes saben que a menudo son falsos? Una mejor manera es aceptar la incertidumbre y acordar un grado de riesgo de desabastecimiento que sea aceptable para todos los grupos de artículos. Una vez que se acuerda el riesgo de desabastecimiento, puede generar una estimación precisa del stock de seguridad necesario para contrarrestar la variabilidad de la demanda. El problema es conseguir que se acepte, ya que es posible que no pueda ofrecer niveles de servicio muy altos en todos los artículos. Los clientes deben estar dispuestos a pagar un precio más alto por unidad para que usted brinde niveles de servicio extremadamente altos. El personal de ventas debe aceptar que es más probable que ciertos artículos tengan pedidos pendientes si priorizan la inversión en inventario en otros artículos. El uso de un proceso de inventario de seguridad consensuado garantiza que esté almacenando en búfer adecuadamente y estableciendo las expectativas correctas. Cuando haces esto, liberas a todas las partes de tener que jugar el juego de predicción para el que no estaban equipados en primer lugar.

3. Culpar de los problemas a los datos incorrectos
“Basura entra/basura sale” es una excusa común de por qué ahora no es el momento adecuado para invertir en software de planificación. Por supuesto, es cierto que si ingresa datos incorrectos en un modelo, no obtendrá buenos resultados, pero aquí está la cuestión: alguien, en algún lugar de la organización, está planificando el inventario, creando un pronóstico y tomando decisiones sobre qué comprar con los datos que hay. ¿Están haciendo esto a ciegas o están usando datos que han seleccionado en una hoja de cálculo para ayudarlos a tomar decisiones de planificación de inventario? Con suerte, esto último. Combine ese conocimiento interno con el software, la automatización de la importación de datos desde el ERP y la limpieza de datos. Una vez armonizado, su software de planificación proporcionará señales de tiempo de entrega y demanda bien estructuradas y continuamente actualizadas que ahora hacen posible una previsión eficaz de la demanda y la optimización del inventario. El cofundador de Smart Software, Tom Willemain, escribió en un boletín de la IBF que “muchos problemas de datos se derivan de que los datos se descuidaron hasta que un proyecto de pronóstico los hizo importantes”. Entonces, comience ese proyecto de pronóstico, porque el primer paso es asegurarse de que "lo que ingresa" sea una señal de demanda impecable, documentada y precisa.

Amplíe el pronóstico y la planificación mínima/máxima de Epicor Kinetic con Smart IP&O  
Epicor Kinetic puede administrar el reabastecimiento al sugerir qué ordenar y cuándo a través de políticas de inventario basadas en puntos de reorden. Los usuarios pueden especificar manualmente estos puntos de pedido o usar un promedio diario de demanda para calcular dinámicamente las políticas. Si las políticas no son correctas, las sugerencias automáticas de pedidos serán inexactas y, a su vez, la organización terminará con un exceso de inventario, escasez innecesaria y una desconfianza general en sus sistemas de software. En este artículo, revisaremos la funcionalidad de pedidos de inventario en Epicor Kinetic, explicaremos sus limitaciones y resumiremos cómo la Planificación y optimización de inventario inteligente (IP&O inteligente) puede ayudar a reducir el inventario, minimizar los desabastecimientos y restaurar la confianza de su organización en su ERP al proporcionar la sólida funcionalidad predictiva que falta en los sistemas ERP.

Políticas de reabastecimiento de Epicor Kinetic (y Epicor ERP 10)
En la pantalla de mantenimiento de artículos de Epicor Kinetic, los usuarios pueden ingresar parámetros de planificación para cada artículo en existencia. Estos incluyen mínimo disponible, máximo disponible, plazos de entrega de existencias de seguridad y modificadores de pedidos, como cantidades mínimas y máximas impuestas por el proveedor y múltiplos de los pedidos. Kinetic conciliará el suministro entrante, la disponibilidad actual, la demanda saliente, las políticas de almacenamiento y los pronósticos de demanda (que deben importarse) para calcular el plan de suministro. La consulta de reabastecimiento en fases de tiempo de Epicor detalla qué está disponible para ordenar y cuándo, mientras que el sistema permite a los usuarios armar órdenes de compra.

La lógica y los pronósticos Mín./Máx./Seguridad de Epicor que se ingresan en la pantalla de "ingreso de pronóstico" impulsan el reabastecimiento. Así es como funciona:

• El punto de pedido es igual a Min + Safety. Esto significa que cada vez que el inventario disponible cae por debajo del punto de pedido, se creará una sugerencia de pedido. Si los pronósticos de demanda se importan a través de la pantalla de "entrada de pronóstico" de Epicor, el punto de pedido tendrá en cuenta la demanda pronosticada durante el tiempo de entrega y es igual a Mín. + Seguridad + Pronóstico de tiempo de entrega.
• Si se selecciona "reordenar al máximo", Epicor generará una cantidad de pedido hasta el máximo. Si no se selecciona, Epicor ordenará la "Cantidad mínima de pedido" si el MOQ es menor que la cantidad pronosticada durante el límite de tiempo. De lo contrario, ordenará la demanda prevista durante el período de tiempo especificado. En el banco de trabajo del comprador, el comprador puede modificar la cantidad real del pedido si lo desea.

Limitaciones
Min/Max/Seguridad de Epicor se basa en un promedio de la demanda diaria. Es fácil de configurar y entender. También puede ser efectivo cuando no tiene mucho historial de demanda. Sin embargo, tendrá que crear pronósticos y ajustar la estacionalidad, la tendencia y otros patrones de forma externa. Finalmente, los múltiplos de promedios también ignoran el importante papel de variabilidad de la oferta o la demanda y esto puede dar lugar a existencias mal asignadas, como se ilustra en el siguiente gráfico: 

En este ejemplo, dos artículos igualmente importantes tienen la misma demanda promedio (2000 por mes) y el inventario de seguridad se determina duplicando la demanda del tiempo de entrega, lo que resulta en un punto de pedido de 4000. Debido a que el múltiplo ignora el papel de la variabilidad de la demanda, el artículo A da como resultado un exceso de existencias significativo y el artículo B da como resultado desabastecimientos significativos.

Tal como se diseñó, Min debe mantener la demanda esperada durante el tiempo de entrega y Safety debe mantener una reserva. Sin embargo, estos campos a menudo se usan de manera muy diferente en los elementos sin una política uniforme; a veces, los usuarios incluso ingresan un inventario mínimo y de seguridad a pesar de que el artículo está siendo pronosticado, ¡sobreestimando efectivamente la demanda! Esto generará sugerencias de pedidos antes de que se necesiten, lo que resultará en exceso de existencias.  

Planificación de hojas de cálculo
Muchas empresas recurren a las hojas de cálculo cuando enfrentan desafíos al establecer políticas en su sistema ERP. Estas hojas de cálculo a menudo se basan en regla de oro inventadas por el usuario, métodos que a menudo hacen más daño que bien. Una vez calculada, deben ingresar la información nuevamente en Epicor, a través de importaciones de archivos manuales o incluso ingresandolos manualmente. La naturaleza lenta del proceso lleva a las empresas a calcular sus políticas de inventario con poca frecuencia. Pasan muchos meses o incluso años entre actualizaciones masivas que conducen a un enfoque reactivo de "configúrelo y olvídese", en el que el único momento en que un comprador/planificador revisa la política de inventario es en el momento del pedido. Cuando las políticas se revisan después de que ya se ha incumplido el punto de pedido, es demasiado tarde. Cuando el punto de pedido se considera demasiado alto, se requiere una interrogación manual para revisar el historial, calcular pronósticos, evaluar las posiciones del búfer y recalibrar. El gran volumen de pedidos significa que los compradores simplemente liberarán los pedidos en lugar de tomarse la ardua tarea de revisar todo lo que conduce a un exceso significativo de existencias. Si el punto de pedido es demasiado bajo, ya es demasiado tarde. Ahora se requiere una aceleración que aumente los costos e incluso entonces perderá ventas si el cliente se va a otro lado.

Epicor es más inteligente
Epicor se asoció con Smart Software y ofrece Smart IP&O como un complemento multiplataforma para Epicor Kinetic y Prophet 21 con integraciones basadas en API. Esto permite que los clientes de Epicor aprovechen las mejores aplicaciones de pronóstico y optimización de inventario creadas para el propósito. Con Smart IP&O de Epicor, puede recalibrar automáticamente las políticas en cada ciclo de planificación utilizando modelos estadísticos y probabilísticos de vanguardia probados en el campo. Puede calcular pronósticos de demanda que tengan en cuenta la estacionalidad, la tendencia y los patrones cíclicos. Las existencias de seguridad tendrán en cuenta la variabilidad de la oferta y la demanda, las condiciones comerciales y las prioridades. Puedes aprovechar la planificación impulsada por el nivel de servicio para que tenga suficiente stock o activar métodos de optimización que prescriben las políticas de almacenamiento más rentables y los niveles de servicio que consideran el costo real de mantener el inventario. Puede crear pronósticos de demanda consensuados que combinen el conocimiento del negocio con las estadísticas, evaluar mejor los pronósticos de ventas y de clientes, y cargar con confianza pronósticos y políticas de existencias en Epicor con unos pocos clics del mouse.

Los clientes de Smart IP&O generalmente obtienen ganancias anuales de 7 cifras a partir de rápidas reducciones, mayores ventas y menos exceso de existencias, al mismo tiempo que obtienen una ventaja competitiva al diferenciarse en un mejor servicio al cliente. Regístrese aquí para ver un seminario web grabado y organizado por el Grupo de usuarios de Epicor que perfila la plataforma de optimización de inventario y planificación de la demanda de Smart. https://smartcorp.com/epicor-smart-inventory-planning-optimization/

Recientemente, tuve una conversación interesante con un gerente de inventario y el vicepresidente de finanzas. Estábamos discutiendo los beneficios de poder optimizar automáticamente tanto los puntos de pedido como las cantidades de los pedidos. Al vicepresidente de finanzas le preocupaba que, dado que su gran proveedor requería cantidades mínimas de pedido, no podría beneficiarse. Dijo que sus proveedores tenían todo el poder, obligándolo a aceptar cantidades mínimas masivas de pedidos y atando sus manos. Si bien se sintió mal por esto, vio un lado positivo: no tenía que hacer ninguna planificación. Aceptaría una gran inversión en inventario, pero sus niveles de servicio al cliente serían excepcionales. Quizás se asumió que la gran inversión en inventario era el costo de hacer negocios.

Empujé hacia atrás y señalé que él no era tan impotente como se sentía. Todavía tenía el control de la otra mitad del proceso de adquisición: aunque no podía controlar cuánto ordenar, podía controlar cuándo ordenar ajustando el punto de reorden. En otras palabras, siempre hay espacio para un análisis cuantitativo cuidadoso en la gestión de inventario, incluso cuando tiene una mano atada a la espalda.

Un ejemplo

Para poner algunos números detrás de mi argumento, creé un escenario y luego lo analicé usando nuestra metodología para mostrar cuán importante puede ser usar software de optimización de inventario incluso en situaciones limitadas. En este escenario, la demanda de artículos tiene un promedio de 2,2 unidades por día, pero varía significativamente según el día de la semana. Digamos que el proveedor imaginario insiste en una cantidad mínima de pedido de 500 unidades (muy desproporcionado con respecto a la demanda) y completa los pedidos de reabastecimiento en tres o diez días en proporciones iguales (bastante inconsistente). Para repartir la culpa, supongamos también que el cliente imaginario del proveedor imaginario usa la regla tonta de que el punto de pedido debe ser 10% de la cantidad mínima de pedido. (¿Por qué esta regla? Demasiadas empresas usan reglas generales simples/simplistas en lugar de un análisis adecuado).

Entonces, tenemos un caso base en el que la cantidad de pedido es de 500 unidades y el punto de reorden es de 50 unidades. En este caso, la tasa de llenado es de 1001 TP2T, pero la cantidad promedio de unidades disponibles es de 330. Si el cliente simplemente redujera el punto de pedido de 50 a 15, la tasa de llenado seguiría siendo 99,51 TP2T, pero el stock promedio disponible caería por 11% a 295 unidades. Usando la mano que no está atada a su espalda, el gerente de inventario podría reducir su inversión en inventario en más de 10%, lo que sería una ganancia notable.

Por cierto, si se suprimiera la cantidad mínima de pedido, el cliente sería libre de llegar a una solución nueva y mucho mejor. Establecer la cantidad de pedido en 45 y el punto de reorden en 25 lograría una tasa de llenado de 99% a costa de un nivel disponible diario de solo 35 unidades: casi una reducción de 90% en la inversión de inventario: una mejora importante sobre el statu quo.

Posdata

Estos cálculos son posibles utilizando nuestro software, que puede hacer visibles las relaciones desconocidas entre las opciones de diseño del sistema de inventario (p. ej., cantidad de pedido y punto de reorden) y los indicadores clave de rendimiento (p. ej., unidades promedio disponibles y tasa de llenado). Armado con esta capacidad para realizar estos cálculos, ahora se pueden considerar arreglos alternativos con el proveedor. Por ejemplo, ¿qué pasa si, a cambio de pagar un precio más alto por unidad, el proveedor acepta un MOQ más bajo? El uso del software para realizar un análisis de los indicadores clave de rendimiento utilizando los costos y MOQ "qué pasaría si" revelaría el costo por unidad y MOQ que se necesitaría para desarrollar un trato más rentable. Una vez identificadas, todas las partes se benefician. El proveedor ahora genera un mejor margen sobre las ventas de sus productos, y el comprador tiene un inventario considerablemente menor, lo que produce una reducción del costo de mantenimiento que empequeñece el costo adicional por unidad. todos ganan