A menudo nos encontramos con métodos de planificación de puntos de pedido basados en Excel. En esta publicación, detallamos un enfoque que utilizó un cliente antes de continuar con Smart. Describimos cómo funcionaba su hoja de cálculo, los enfoques estadísticos en los que se basaba, los pasos que los planificadores siguieron en cada ciclo de planificación y sus motivaciones declaradas para usar (y realmente gustarles) esta hoja de cálculo desarrollada internamente.
Su proceso mensual consistía en actualizar un nuevo mes de datos reales en la "hoja de puntos de pedido". Una fórmula incrustada volvió a calcular el punto de pedido (ROP) y el nivel de pedido hasta (máx.). Funcionó así:
- ROP = Demanda LT + Stock de Seguridad
- Demanda LT = demanda diaria promedio x días de tiempo de entrega (se supone constante para simplificar las cosas)
- Inventario de seguridad para piezas con plazos de entrega prolongados = Desviación estándar x 2,0
- Stock de seguridad para piezas con plazos de entrega cortos = Desviación estándar x 1,2
- Max = ROP + cantidad mínima de pedido dictada por el proveedor
Los promedios históricos y las desviaciones estándar utilizaron 52 semanas de historial continuo (es decir, la semana más nueva reemplazó a la semana más antigua en cada período). La desviación estándar de la demanda se calculó utilizando la función "stdevp" en Excel.
Cada mes, se volvió a calcular un nuevo ROP. Tanto la demanda promedio como la desviación estándar fueron modificadas por la demanda de la nueva semana, que a su vez actualizó la ROP.
El ROP predeterminado siempre se basa en la lógica anterior. Sin embargo, los planificadores harían cambios bajo ciertas condiciones:
1. Los planificadores aumentarían el Min para piezas económicas para reducir el riesgo de recibir un golpe de entrega a tiempo (OTD) en una pieza económica.
2. La hoja de Excel identificó cualquier parte con una ROP recién calculada que era ± 20% diferente de la ROP actual.
3. Los planificadores revisaron las piezas que superaban el umbral de excepción, propusieron cambios y obtuvieron la aprobación de un gerente.
4. Los planificadores revisaron los elementos con aciertos OTD y aumentaron el ROP en función de su intuición. Los planificadores continuaron monitoreando esas partes durante varios períodos y bajaron el ROP cuando sintieron que era seguro.
5. Una vez que se determinaron el ROP y la cantidad máxima, el archivo de resultados revisados se envió a TI, quien lo cargó en su ERP.
6. El sistema ERP luego gestionaba el reabastecimiento diario y la gestión de pedidos.
Objetivamente, este fue quizás un enfoque superior al promedio para la gestión de inventario. Por ejemplo, algunas empresas desconocen el vínculo entre la variabilidad de la demanda y los requisitos de existencias de seguridad y confían exclusivamente en la regla de los métodos o la intuición. Sin embargo, hay problemas con su enfoque:
1. Actualizaciones manuales de datos
Las hojas de cálculo requerían actualización manual. Para volver a calcular, se requerían varios pasos, cada uno con su propia dependencia. Primero, era necesario ejecutar un volcado de datos desde el sistema ERP. En segundo lugar, un planificador necesitaría abrir la hoja de cálculo y revisarla para asegurarse de que los datos se hayan importado correctamente. En tercer lugar, necesitaban revisar el resultado para asegurarse de que se calculó como se esperaba. En cuarto lugar, se requerían pasos manuales para devolver los resultados al sistema ERP.
2. Talla única para todas las existencias de seguridad
O en este caso, “una de dos tallas sirve para todos”. La elección de utilizar una desviación estándar de 2x y 1,2x para artículos con plazos de entrega largos y cortos, respectivamente, equivale a niveles de servicio de 97,71 TP3T y 88,41 TP3T. Este es un gran problema ya que es lógico que no todas las partes de cada grupo requieran el mismo nivel de servicio. Algunas partes tendrán un mayor dolor por falta de existencias que otras y viceversa. Por lo tanto, los niveles de servicio deben especificarse en consecuencia y ser proporcionales a la importancia del artículo. Descubrimos que estaban experimentando golpes OTD en aproximadamente 20% de sus piezas de repuesto críticas, lo que requería anulaciones manuales del ROP. La causa raíz fue que en todos los artículos con plazos de entrega cortos estaban planificando un objetivo de nivel de servicio de 88.4%. Por lo tanto, lo mejor que pudieron haber obtenido fue almacenar 12% de ese momento, incluso si "según el plan". Hubiera sido mejor planificar objetivos de nivel de servicio de acuerdo con la importancia de la pieza.
3. El inventario de seguridad es inexacto. Los artículos que se planean para esta empresa son repuestos para apoyar equipos de diagnóstico. La demanda en la mayoría de estas partes es muy intermitente y esporádica. Por lo tanto, la elección de usar un promedio para calcular la demanda de tiempo de entrega no era irrazonable si acepta la necesidad de ignorar la variabilidad en los tiempos de entrega. Sin embargo, la confianza en un Distribución normal determinar el inventario de seguridad fue un gran error que resultó en inventarios de seguridad inexactos. La empresa declaró que sus niveles de servicio para artículos con plazos de entrega prolongados se encontraban en el rango de 90% en comparación con su objetivo de 97,7%, y que compensaron la diferencia con los envíos urgentes. Los niveles de servicio logrados para artículos con plazos de entrega más cortos fueron de aproximadamente 80%, a pesar de que el objetivo era 88,4%. Calcularon las existencias de seguridad de forma incorrecta porque su demanda no tiene "forma de campana", pero eligieron las existencias de seguridad asumiendo que así era. Esta simplificación da como resultado la falta de objetivos de nivel de servicio, lo que obliga a la revisión manual de muchos elementos que luego deben ser "supervisados manualmente durante varios períodos" por un planificador. ¿No sería mejor asegurarse de que el punto de reorden cumpliera con el nivel de servicio exacto que deseaba desde el principio? Esto garantizaría que alcance sus niveles de servicio y minimice la intervención manual innecesaria.
Hay un cuarto problema que no está en la lista pero que vale la pena mencionar. La hoja de cálculo no pudo rastrear tendencias o patrones estacionales. Los promedios históricos ignoran la tendencia y la estacionalidad, por lo que la demanda acumulada durante el tiempo de entrega utilizada en el ROP será sustancialmente menos precisa para las piezas de tendencia o estacionales. El equipo de planificación reconoció esto pero no sintió que fuera un problema legítimo, razonando que la mayor parte de la demanda era intermitente y no tenía estacionalidad. Es importante que el modelo detecte la tendencia y la estacionalidad de los datos intermitentes, si existen, pero no encontramos que sus datos exhiban estos patrones. Entonces, acordamos que esto no era un problema. para ellos. Pero a medida que el ritmo de planificación aumenta hasta el punto de que la demanda se reparte a diario, incluso la demanda intermitente muy a menudo resulta tener una estacionalidad de día de la semana y, a veces, de semana del mes. Si no corre a una frecuencia más alta ahora, tenga en cuenta que puede verse obligado a hacerlo pronto para mantenerse al día con una competencia más ágil. En ese momento, el procesamiento basado en hojas de cálculo simplemente no podrá mantenerse al día.
En conclusión, no use hojas de cálculo. No conducen a análisis hipotéticos significativos, requieren demasiado trabajo y la lógica subyacente debe simplificarse para que el proceso sea lo suficientemente rápido como para que sea útil. En resumen, opte por soluciones especialmente diseñadas. Y asegúrese de que se ejecuten en la nube.
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