Los planificadores de demanda tienen que hacer frente a múltiples problemas para realizar su trabajo. La primera es la dificultad de la intermitencia. El carácter "ahora lo ves, ahora no" de la demanda intermitente, con su fuerte mezcla de valores cero, obliga al uso de métodos estadísticos avanzados, como el algoritmo Markov Bootstrap patentado de Smart Software. Pero incluso dentro del oscuro reino de la demanda intermitente, existen grados de dificultad: los planificadores deben hacer frente aún más al Azote de la asimetría, potencialmente costoso.

La asimetría es un término estadístico que describe el grado en que la distribución de la demanda no es simétrica. La clásica (y en gran medida mítica) curva "en forma de campana" es simétrica, con las mismas posibilidades de que la demanda en cualquier período de tiempo caiga por debajo o por encima del promedio. Por el contrario, una distribución sesgada está desequilibrada, con la mayoría de los valores por encima o por debajo del promedio. En la mayoría de los casos, los datos de demanda tienen un sesgo positivo, con una cola larga de valores que se extiende hacia el extremo superior de la escala de demanda.

Gráficos de barras de dos series de tiempo
Figura 1: Dos series de demanda intermitente con diferentes niveles de asimetría
La figura 1 muestra dos series temporales de 60 meses de demanda intermitente. Ambos tienen un sesgo positivo, pero los datos del panel inferior están más sesgados. Ambas series tienen casi la misma demanda promedio, pero la de arriba es una mezcla de 0, 1 y 2, mientras que la de abajo es una mezcla de 0, 1 y 4.

Lo que hace que la asimetría positiva sea un problema es que reduce la tasa de llenado de un elemento. La tasa de llenado es importante la gestión del inventario métrica de rendimiento. Mide el porcentaje de la demanda que se satisface inmediatamente con el inventario disponible. Cualquier pedido pendiente o pérdida de ventas reduce la tasa de cumplimiento (además de desperdiciar la buena voluntad del cliente).

La tasa de relleno es un complemento de la otra métrica de rendimiento clave: el nivel de servicio. El nivel de servicio mide la posibilidad de que un artículo se agote durante el tiempo de reposición. El tiempo de entrega se mide desde el momento en que el inventario cae por debajo del punto de pedido de un artículo, lo que genera un pedido de reabastecimiento, hasta la llegada del inventario de reemplazo.

El software de gestión de inventario, como SmartForecasts de Smart Software, puede analizar los patrones de demanda para calcular el punto de pedido necesario para lograr un objetivo de nivel de servicio específico. Para alcanzar un nivel de servicio 95% para el artículo en el panel superior de la Figura 1, suponiendo un tiempo de entrega de 1 mes, el punto de reorden requerido es 3; para el artículo inferior, el punto de reorden es 1. (El primer punto de reorden es 3 para permitir la clara posibilidad de que los valores de la demanda futura excedan los valores más grandes, 2, observados hasta ahora. De hecho, son posibles valores tan grandes como 8 .) Consulte la figura 2.

Histogramas de dos series temporales
Figura 2: Distribuciones de la demanda total durante un plazo de reposición de 1 mes
(La Figura 2 traza la distribución prevista de la demanda durante el tiempo de entrega. Las barras verdes representan la probabilidad de que se materialice cualquier nivel particular de demanda).

Usando el punto de pedido requerido de 3 unidades, la tasa de llenado para el artículo menos sesgado es un 93% saludable. Sin embargo, la tasa de relleno para el artículo más sesgado es un 44% preocupante, aunque este artículo también alcanza un nivel de servicio de 95%. Este es el flagelo de la asimetría.

La explicación de la diferencia en las tasas de llenado es el grado de asimetría. El punto de reorden para el artículo más sesgado es 1 unidad. Tener 1 unidad disponible al comienzo del plazo de entrega será suficiente para manejar 95% de las demandas que lleguen durante un plazo de entrega de 1 mes. Sin embargo, la demanda mensual podría superar las 15 unidades, por lo que cuando se agote la unidad más sesgada, se "agotará a lo grande", perdiendo una cantidad mucho mayor de unidades.

La mayoría de los planificadores de demanda estarían orgullosos de lograr un nivel de servicio 95% y una tasa de llenado de 93%. La mayoría estaría preocupada y desconcertada al lograr el nivel de servicio 95% pero solo una tasa de llenado de 44%. Esta falla parcial no sería su culpa: se puede atribuir directamente a la desagradable asimetría en la distribución de los valores de la demanda mensual.

No existe una solución indolora para este problema. La única forma de aumentar la tasa de llenado en esta situación es elevar el objetivo de nivel de servicio, lo que a su vez impulsará el punto de pedido, lo que finalmente reducirá tanto la frecuencia de los desabastecimientos como su tamaño cada vez que ocurran. En este ejemplo, aumentar el punto de pedido de 1 unidad a 3 unidades logrará un nivel de servicio de 99% y aumentará la tasa de cumplimiento a un respetable, pero no sobresaliente, 84%. Esta mejora tendría el costo de esencialmente triplicar los dólares invertidos en la gestión de este elemento más sesgado.

Thomas Willemain, PhD, cofundó Smart Software y actualmente se desempeña como vicepresidente sénior de investigación. El Dr. Willemain también se desempeña como Profesor Emérito de Ingeniería Industrial y de Sistemas en el Instituto Politécnico Rensselear y como miembro del personal de investigación en el Centro de Ciencias de la Computación, Instituto de Análisis de Defensa.