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.

¿Qué es un gemelo digital?

Si bien existen varias definiciones de gemelo digital, aquí hay una que funciona bien:

Un gemelo digital es una dinámica copia virtual 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 así que puedes predecir posibles resultados de rendimiento y problemas que podría sufrir el producto del mundo real. [Fuente: unidad.com]. Para obtener información adicional, puede visitar Mckinsey.com.

¿Cuál es la diferencia entre un gemelo digital (en adelante DT) y un modelo? Principalmente, un DT se conecta a datos en tiempo real para mantener el modelo como una representación actualizada del sistema con el que está trabajando.

Nuestros productos actuales podrían denominarse “DT en cámara lenta” porque generalmente se usan con datos que no están en tiempo real (aunque no con datos obsoletos, ya que se actualizan durante la noche) y se aplican a problemas como planificar las compras de materias primas del próximo trimestre o establecer parámetros de inventario durante un mes o más.

¿La gente utiliza gemelos digitales en mi industria?

Mi impresión es que la penetración de los DT puede ser mayor en las industrias aeroespacial y nuclear. La mayoría de nuestros clientes están en otros lugares: en la fabricación, la distribución y los servicios públicos como el transporte y la energía. Pronto ofreceremos nuevos productos que se acercarán más a la definición estricta de un DT que está íntimamente conectado con el sistema que representa.

Vista previa de DT

La mayoría de los usuarios de Smart Inventory Optimization (SIO) ejecuta la aplicación periódicamente, normalmente mensualmente. SIO analiza la demanda actual de artículos de inventario y los plazos de entrega recientes de los proveedores, convirtiéndolos en escenarios de oferta y demanda, respectivamente. Luego, los usuarios, ya sea de forma interactiva (para artículos individuales) o automáticamente (a escala), establecen parámetros de control de inventario que proporcionarán el rendimiento promedio a largo plazo que desean, equilibrando los objetivos competitivos de minimizar el inventario y al mismo tiempo garantizar un nivel suficiente de disponibilidad de artículos.

Smart Supply Planner (SSP) opera de forma más inmediata para reaccionar ante contingencias. Cualquier día podría generar un pedido anómalo que aumente la demanda, como cuando un nuevo cliente realiza un pedido de almacenamiento inicial sorprendente. O un proveedor clave podría experimentar un problema en su fábrica y verse obligado a retrasar el envío de sus pedidos de reabastecimiento planificados. A largo plazo, estas contingencias se promedian y justifican las recomendaciones que surgen de SIO. Sin embargo, SSP le brindará una forma de reaccionar a corto plazo para aprovechar oportunidades o esquivar balas.

En esencia, SSP opera como SIO en el sentido de que está impulsado por escenarios. Las diferencias son que utiliza horizontes de planificación cortos y condiciones iniciales en tiempo real como base para sus simulaciones del desempeño del sistema de inventario. Luego brindará recomendaciones en tiempo real para intervenciones que compensen las perturbaciones causadas por las contingencias. Estos incluirían cancelar o acelerar las órdenes de reabastecimiento.

Resumen

Los gemelos digitales le permiten probar planes "in silico" antes de implementarlos en la fábrica o el almacén. En esencia, se encuentran los modelos matemáticos de su operación, pero conectados a datos en tiempo real. Proporcionan una “zona de pruebas digital” en la que puedes probar ideas y obtener predicciones inmediatas sobre qué tan bien funcionarán. Mucho más que una hoja de cálculo, las DT pronto serán la herramienta clave en su caja de herramientas de planificación de inventario.

 

Directo al cerebro del jefe: análisis e informes de inventario

Empezaré con una confesión: soy un tipo de algoritmos. Mi corazón vive en la “sala de máquinas” de nuestro software, donde los cálculos ultrarrápidos van y vienen a través de la nube de AWS, generando escenarios de oferta y demanda que se utilizan para guiar decisiones importantes sobre el pronóstico de la demanda y la gestión de inventario.

Pero reconozco que el objetivo de todo ese hermoso y furioso cálculo es el cerebro del jefe, la persona responsable de garantizar que la demanda de los clientes se satisfaga de la manera más eficiente y rentable. Entonces, este blog trata sobre Analítica operativa inteligente (SOA), que crea informes para la gestión. O, como se les llama en el ejército, sit-reps.

Todos los cálculos guiados por los planificadores que utilizan nuestro software finalmente se resumen en los informes SOA para la gestión. Los informes se centran en cinco áreas: análisis de inventario, desempeño del inventario, tendencias del inventario, desempeño de los proveedores y anomalías de la demanda.

Análisis de inventario

Estos informes controlan los niveles actuales de inventario e identifican áreas que necesitan mejoras. La atención se centra en los recuentos de inventario actuales y su estado (disponible, en tránsito, en cuarentena), rotación de inventario y excesos frente a escasez.

Rendimiento del inventario

Estos informes rastrean indicadores clave de rendimiento (KPI), como tasas de cumplimiento, niveles de servicio y costos de inventario. Los cálculos analíticos en otras partes del software lo guían hacia el logro de sus objetivos de KPI mediante el cálculo de predicciones clave de rendimiento (KPP) basadas en configuraciones recomendadas para, por ejemplo, puntos de reorden y cantidades de pedidos. Pero a veces ocurren sorpresas o las políticas operativas no se ejecutan según lo recomendado, por lo que siempre habrá algún desfase entre los KPP y los KPI.

Tendencias del inventario

Saber dónde están las cosas hoy es importante, pero también es valioso ver dónde están las tendencias. Estos informes revelan tendencias en la demanda de artículos, eventos de desabastecimiento, días promedio disponibles, tiempo promedio de envío y más.

Rendimiento de los proveedores

Su empresa no puede rendir al máximo si sus proveedores la están hundiendo. Estos informes monitorean el desempeño de los proveedores en términos de la precisión y rapidez en el cumplimiento de los pedidos de reabastecimiento. Cuando tienes varios proveedores para el mismo artículo, te permiten compararlos.

Anomalías de la demanda

Todo su sistema de inventario está impulsado por la demanda y todos los parámetros de control de inventario se calculan después de modelar la demanda de los artículos. Entonces, si sucede algo extraño en el lado de la demanda, debe estar atento y prepararse para volver a calcular cosas como mínimos y máximos para elementos que comienzan a actuar de manera extraña.

Resumen

El punto final de todos los cálculos masivos de nuestro software es el panel que muestra a la administración qué está pasando, qué sigue y dónde centrar la atención. Smart Inventory Analytics es la parte de nuestro ecosistema de software dirigido al C-Suite de su empresa.

 Software de suministro de gestión de inventario Smart Reporting Studio

Figura 1: Algunos informes de muestra en forma gráfica

 

¿Cómo vamos? KPI y KPP

Lidiar con el día a día de la gestión de inventario puede mantenerle ocupado. Existe el ritmo habitual de realizar pedidos, recibir, pronosticar y planificar, y mover cosas en el almacén. Luego están los tiempos frenéticos: escasez, trámites urgentes, llamadas de último momento para encontrar nuevos proveedores.

Toda esta actividad va en contra de tomarte un momento para ver cómo te va. Pero sabes que tienes que levantar la cabeza de vez en cuando para ver hacia dónde te diriges. Para eso, su software de inventario debe mostrarle métricas (y no solo una, sino un conjunto completo de métricas o KPI): indicadores clave de rendimiento.

Múltiples métricas

Dependiendo de su rol en su organización, diferentes métricas tendrán diferente importancia. Si usted está en el lado financiero de la casa, la inversión en inventario puede ser una prioridad: ¿cuánto efectivo está invertido en el inventario? Si está del lado de las ventas, la disponibilidad del artículo puede ser lo más importante: ¿cuál es la probabilidad de que pueda decir “sí” a un pedido? Si usted es responsable del reabastecimiento, ¿cuántas órdenes de compra tendrá que recortar su gente en el próximo trimestre?

Métricas de disponibilidad

Volvamos a la disponibilidad de artículos. ¿Cómo se le pone un número a eso? Las dos métricas de disponibilidad más utilizadas son el "nivel de servicio" y la "tasa de cumplimiento". ¿Cual es la diferencia? Es la diferencia entre decir “Ayer tuvimos un terremoto” y decir “Ayer tuvimos un terremoto y fue de 6,4 en la escala de Richter”. El nivel de servicio registra la frecuencia de los desabastecimientos sin importar su tamaño; la tasa de cumplimiento refleja su gravedad. Los dos pueden parecer apuntar en direcciones opuestas, lo que causa cierta confusión. Puede tener un buen nivel de servicio, digamos 90%, pero tener una tasa de cumplimiento vergonzosa, digamos 50%. O viceversa. Lo que los diferencia es la distribución del tamaño de la demanda. Por ejemplo, si la distribución está muy sesgada, por lo que la mayoría de las demandas son pequeñas pero algunas son enormes, es posible que obtenga la división 90%/50% mencionada anteriormente. Si su atención se centra en la frecuencia con la que debe realizar pedidos pendientes, el nivel de servicio es más relevante. Si su preocupación es qué tan grande puede llegar a ser un trámite urgente, la tasa de cumplimiento es más relevante.

Un gráfico para gobernarlos a todos

Un gráfico del inventario disponible puede proporcionar la base para calcular múltiples KPI. Considere la Figura 1, que muestra los datos disponibles cada día durante un año. Este gráfico tiene la información necesaria para calcular múltiples métricas: inversión en inventario, nivel de servicio, tasa de cumplimiento, tasa de reorden y otras métricas.

Indicadores y parámetros clave de rendimiento para la gestión de inventarios.

Inversión en inventario: la altura promedio del gráfico cuando es superior a cero, cuando se multiplica por el costo unitario del artículo del inventario, da el valor en dólares trimestral.

Nivel de servicio: la fracción de ciclos de inventario que terminan por encima de cero es el nivel de servicio. Los ciclos de inventario están marcados por los movimientos ascendentes ocasionados por la llegada de pedidos de reabastecimiento.

Tasa de cumplimiento: la cantidad en la que el inventario cae por debajo de cero y cuánto tiempo permanece allí se combinan para determinar la tasa de cumplimiento.

En este caso, el número promedio de unidades disponibles fue 10,74, el nivel de servicio fue 54% y la tasa de cumplimiento fue 91%.

 

KPI y KPP

En los más de cuarenta años transcurridos desde que fundamos Smart Software, nunca he visto a un cliente producir un gráfico como el de la Figura 1. Aquellos que están más avanzados en su desarrollo sí producen y prestan atención a informes que enumeran sus KPI en forma tabular, pero no No mires ese gráfico. Sin embargo, ese gráfico tiene valor para desarrollar información sobre los ritmos aleatorios del inventario a medida que sube y baja.

Donde resulta especialmente útil es en la prospectiva. Dada la volatilidad del mercado, variables clave como los plazos de entrega de los proveedores, la demanda promedio y la variabilidad de la demanda cambian con el tiempo. Esto implica que los parámetros de control clave, como los puntos de reorden y las cantidades de los pedidos, deben ajustarse a estos cambios. Por ejemplo, si un proveedor dice que tendrá que aumentar su tiempo de entrega promedio en 2 días, esto afectará negativamente sus métricas y es posible que deba aumentar su punto de reorden para compensar. ¿Pero aumentarlo en cuánto?

Aquí es donde entra en juego el software de inventario moderno. Le permitirá proponer un ajuste y luego ver cómo se desarrollarán las cosas. Gráficos como el de la Figura 1 permiten ver y tener una idea del nuevo régimen. Y los gráficos se pueden analizar para calcular KPP (predicciones clave de rendimiento).

La ayuda del KPP elimina las conjeturas a la hora de realizar ajustes. Puede simular lo que sucederá con sus KPI si los cambia en respuesta a cambios en su entorno operativo y qué tan mal se pondrán las cosas si no realiza cambios.

 

 

 

 

¿Confundido acerca de la IA y el aprendizaje automático?

¿Está confundido acerca de qué es la IA y qué es el aprendizaje automático? ¿No está seguro de por qué saber más le ayudará con su trabajo de planificación de inventario? No te desesperes. Estarás bien y te mostraremos cómo algo de lo que sea puede ser útil.

¿Qué es y qué no es?

¿Qué es la IA y en qué se diferencia del ML? Bueno, ¿qué hace alguien hoy en día cuando quiere saber algo? Lo buscan en Google. Y cuando lo hacen, comienza la confusión.

Una fuente dice que la metodología de la red neuronal llamada aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático, que es un subconjunto de la IA. Pero otra fuente dice que el aprendizaje profundo ya es parte de la IA porque en cierto modo imita la forma en que funciona la mente humana, mientras que el aprendizaje automático no intenta hacer eso.

Una fuente dice que hay dos tipos de aprendizaje automático: supervisado y no supervisado. Otro dice que hay cuatro: supervisada, no supervisada, semisupervisada y de refuerzo.

Algunos dicen que el aprendizaje por refuerzo es aprendizaje automático; otros lo llaman IA.

Algunos de nosotros, los tradicionalistas, llamamos a muchas de ellas “estadísticas”, aunque no todas lo son.

Al nombrar los métodos, hay mucho espacio tanto para la emoción como para el arte de vender. Si un proveedor de software cree que usted quiere escuchar la frase "IA", es posible que la diga por usted sólo para hacerlo feliz.

Mejor centrarse en lo que sale al final.

Puede evitar algunas exageraciones confusas si se concentra en el resultado final que obtiene de alguna tecnología analítica, independientemente de su etiqueta. Hay varias tareas analíticas que son relevantes para los planificadores de inventario y los planificadores de demanda. Estos incluyen agrupamiento, detección de anomalías, detección de cambios de régimen y análisis de regresión. Los cuatro métodos suelen, aunque no siempre, clasificarse como métodos de aprendizaje automático. Pero sus algoritmos pueden surgir directamente de la estadística clásica.

Agrupación

Agrupar significa agrupar cosas que son similares y distanciarlas de cosas que son diferentes. A veces, agrupar es fácil: para separar geográficamente a sus clientes, simplemente ordénelos por estado o región de ventas. Cuando el problema no es tan obvio, puede utilizar datos y algoritmos de agrupamiento para realizar el trabajo automáticamente, incluso cuando se trata de conjuntos de datos masivos.

Por ejemplo, la Figura 1 ilustra un grupo de “perfiles de demanda”, que en este caso divide todos los artículos de un cliente en nueve grupos según la forma de sus curvas de demanda acumuladas. El grupo 1.1 en la parte superior izquierda contiene artículos cuya demanda se ha ido agotando, mientras que el grupo 3.1 en la parte inferior izquierda contiene artículos cuya demanda se ha acelerado. La agrupación también se puede realizar con proveedores. La elección del número de clústeres normalmente se deja a criterio del usuario, pero ML puede guiar esa elección. Por ejemplo, un usuario puede indicarle al software que "divida mis partes en 4 grupos", pero el uso de ML puede revelar que en realidad hay 6 grupos distintos que el usuario debe analizar. 

 

Confundido acerca de la planificación de inventarios de IA y aprendizaje automático

Figura 1: Agrupación de artículos según las formas de su demanda acumulada

Detección de anomalías

La previsión de la demanda se realiza tradicionalmente mediante la extrapolación de series temporales. Por ejemplo, el suavizado exponencial simple funciona para encontrar el “medio” de la distribución de la demanda en cualquier momento y proyectar ese nivel hacia adelante. Sin embargo, si ha habido un aumento o disminución repentino y único en la demanda en el pasado reciente, ese valor anómalo puede tener un efecto significativo pero no deseado en el pronóstico a corto plazo. Igual de grave para la planificación de inventarios, la anomalía puede tener un efecto enorme en la estimación de la variabilidad de la demanda, que va directamente al cálculo de los requisitos de existencias de seguridad.

Es posible que los planificadores prefieran encontrar y eliminar dichas anomalías (y tal vez hacer un seguimiento fuera de línea para descubrir el motivo de la rareza). Pero nadie que tenga un gran trabajo que hacer querrá escanear visualmente miles de gráficos de demanda para detectar valores atípicos, eliminarlos del historial de demanda y luego volver a calcular todo. La inteligencia humana podría hacer eso, pero la paciencia humana pronto fallaría. Los algoritmos de detección de anomalías podrían hacer el trabajo automáticamente utilizando métodos estadísticos relativamente sencillos. Podrías llamar a esto “inteligencia artificial” si lo deseas.

Detección de cambio de régimen

La detección de cambios de régimen es como el hermano mayor de la detección de anomalías. El cambio de régimen es un cambio sostenido, más que temporal, en uno o más aspectos del carácter de una serie temporal. Si bien la detección de anomalías suele centrarse en cambios repentinos de la demanda media, el cambio de régimen podría implicar cambios en otras características de la demanda, como su volatilidad o su forma distributiva.  

La Figura 2 ilustra un ejemplo extremo de cambio de régimen. La demanda de este artículo tocó fondo alrededor del día 120. Las políticas de control de inventario y los pronósticos de demanda basados en datos más antiguos estarían tremendamente fuera de lugar al final del historial de demanda.

Confundido acerca de la planificación de la demanda de IA y aprendizaje automático

Figura 2: Un ejemplo de cambio de régimen extremo en un artículo con demanda intermitente

También en este caso se pueden desarrollar algoritmos estadísticos para resolver este problema, y sería justo llamarlos “aprendizaje automático” o “inteligencia artificial” si así estuviera motivado. El uso de ML o AI para identificar cambios de régimen en el historial de la demanda permite que el software de planificación de la demanda utilice automáticamente solo el historial relevante al realizar pronósticos en lugar de tener que seleccionar manualmente la cantidad de historial para introducirlo en el modelo. 

Análisis de regresión

El análisis de regresión relaciona una variable con otra mediante una ecuación. Por ejemplo, las ventas de marcos de ventanas en un mes pueden predecirse a partir de los permisos de construcción expedidos unos meses antes. El análisis de regresión se ha considerado parte de la estadística durante más de un siglo, pero podemos decir que es "aprendizaje automático", ya que un algoritmo encuentra la manera precisa de convertir el conocimiento de una variable en una predicción del valor de otra.

Resumen

Es razonable estar interesado en lo que sucede en las áreas de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Si bien la atención prestada a ChatGPT y sus competidores es interesante, no es relevante para el aspecto numérico de la planificación de la demanda o la gestión de inventario. Los aspectos numéricos del ML y la IA son potencialmente relevantes, pero hay que intentar ver a través de la nube de publicidad que rodea a estos métodos y centrarse en lo que pueden hacer. Si puede hacer el trabajo con métodos estadísticos clásicos, puede hacerlo y luego ejercer su opción de pegar la etiqueta ML a cualquier cosa que se mueva.

 

 

Una orden clara y concisa puede ayudar a contrarrestar de forma proactiva el ruido de la cadena de suministro

 

Usted conoce la situación: encuentra la mejor manera de administrar cada artículo del inventario calculando los puntos de pedido adecuados y los objetivos de reposición, luego aumenta o disminuye la demanda promedio, o cambia la volatilidad de la demanda, o cambian los tiempos de entrega de los proveedores, o cambian sus propios costos . Ahora sus antiguas políticas (puntos de pedido, existencias de seguridad, niveles mín./máx., etc.) han quedado obsoletas, justo cuando creía que las había entendido bien. Aprovechar el software avanzado de planificación y optimización de inventario le brinda la capacidad de abordar de manera proactiva las influencias externas en constante cambio en su inventario y demanda. Para hacerlo, deberá recalibrar regularmente los parámetros de almacenamiento en función de la demanda y los plazos de entrega en constante cambio.

Recientemente, algunos clientes potenciales han expresado su preocupación de que, al modificar regularmente los parámetros de control de inventario, están introduciendo "ruido" y agregando complicaciones a sus operaciones. Un visitante de nuestro stand en la Conferencia del grupo de usuarios de Microsoft Dynamics de la semana pasada comentó:

“No queremos alterar las operaciones cambiando las políticas con demasiada frecuencia e introduciendo ruido en el sistema. Ese ruido pone nervioso al sistema y causa confusión entre el equipo de compras”.

Esta visión se basa en los paradigmas de ayer. Si bien, por lo general, no debe cambiar una producción inmediata, ignorar los cambios a corto plazo en las políticas que impulsan la planificación de la producción futura y el reabastecimiento de pedidos causará estragos en sus operaciones. Nos guste o no, el ruido ya está ahí en forma de demanda extrema y variabilidad de la cadena de suministro. Arreglar los parámetros de reabastecimiento, actualizarlos con poca frecuencia o solo revisarlos en el momento del pedido significa que sus operaciones de la cadena de suministro solo podrán reaccionar a los problemas en lugar de identificarlos de manera proactiva y tomar medidas correctivas.

Modificar las políticas con recalibraciones a corto plazo es adaptarse a una situación fluida en lugar de ser cautivo de ella. Podemos mirar a los juegos de la NFL del fin de semana pasado para una analogía simple. Imagínese al mariscal de campo de su equipo favorito que se niega constantemente a llamar a un audible (cambiar la jugada justo antes de que se saque el balón) después de ver la formación defensiva. Esto daría como resultado muchas oportunidades perdidas, ineficiencia y unidades estancadas que podrían costarle la victoria al equipo. ¿Qué te gustaría que hiciera tu mariscal de campo?

La demanda, los plazos de entrega, los costos y las prioridades comerciales a menudo cambian y, como han demostrado estos últimos 18 meses, a menudo cambian considerablemente. Como líder de la cadena de suministro, tiene una opción: mantener los parámetros fijos, lo que resulta en muchas cancelaciones de pedidos y aceleraciones instintivas, o modificar de manera proactiva los parámetros de control de inventario. Llamar a lo audible al recalibrar sus políticas a medida que cambian las señales de oferta y demanda es el movimiento correcto.

Aquí hay un ejemplo. Suponga que está administrando un artículo crítico controlando su punto de pedido (ROP) en 25 unidades y su cantidad de pedido (OQ) en 48. Puede sentirse como una roca de estabilidad al aferrarse a esos dos números, pero al hacerlo puede dejar que otros números fluctúen dramáticamente. Específicamente, sus futuros niveles de servicio, tasas de llenado y costos operativos podrían reiniciarse mientras usted se obsesiona con mantener el ROP y el OQ de ayer. Cuando se determinó originalmente la política, la demanda era estable y los plazos de entrega eran predecibles, lo que generaba niveles de servicio de 99% en un artículo importante. Pero ahora la demanda está aumentando y los plazos de entrega son más largos. ¿Realmente va a esperar el mismo resultado (nivel de servicio 99%) utilizando los mismos conjuntos de entradas ahora que la demanda y los plazos de entrega son tan diferentes? Por supuesto que no. Suponga que sabe que, dados los cambios recientes en la demanda y el tiempo de entrega, para lograr el mismo objetivo de nivel de servicio de 99%, debe aumentar el ROP a 35 unidades. Si mantuviera el ROP en 25 unidades, su nivel de servicio caería a 92%. ¿Es mejor saber esto de antemano o verse obligado a reaccionar cuando se enfrenta a desabastecimientos?

Lo que hace el software de planificación y optimización de inventario es hacer visibles las conexiones entre las métricas de rendimiento como la tasa de servicio y los parámetros de control como ROP y ROQ. Lo invisible se vuelve visible, permitiéndole hacer ajustes razonados que mantienen sus métricas donde las necesita ajustando las palancas de control disponibles para su uso. El uso de métodos de pronóstico probabilístico le permitirá generar Predicciones clave de rendimiento (KPP) de rendimiento y costos al tiempo que identifica acciones correctivas a corto plazo, como movimientos de inventario específicos que ayudan a evitar problemas y aprovechar oportunidades. No hacerlo pone la planificación de su cadena de suministro en una camisa de fuerza, al igual que el mariscal de campo que se niega a escuchar.

Es cierto que un entorno empresarial en constante cambio requiere una vigilancia constante y una reacción ocasional. Pero el software adecuado de optimización de inventario y previsión de la demanda puede volver a calcular sus parámetros de control a escala con unos pocos clics del mouse y dar pistas a su sistema ERP sobre cómo mantener todo en curso a pesar de la constante turbulencia.  El ruido ya está en su sistema en forma de variabilidad de la oferta y la demanda. ¿Será proactivamente audible o se apegará a un plan anterior y cruzará los dedos para que las cosas salgan bien?

 

 

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Este blog define y compara las tres políticas de control de inventario más utilizadas. Debería ser útil tanto para los nuevos en el campo como para las personas experimentadas que contemplan un posible cambio en la política de su empresa. El blog también considera cómo la previsión de la demanda respalda la gestión de inventario, la elección de qué política usar y el cálculo de las entradas que impulsan estas políticas. Piense en ello como una pieza abreviada del Inventario 101.

Guión

Está administrando un artículo en particular. El artículo es lo suficientemente importante para sus clientes como para que desee tener suficiente inventario para evitar que se agote. Sin embargo, el artículo también es lo suficientemente caro como para minimizar la cantidad de efectivo inmovilizado en el inventario. El proceso de pedido de stock de reposición es lo suficientemente costoso y engorroso como para minimizar la cantidad de órdenes de compra que debe generar. La demanda del artículo es impredecible. También lo es el tiempo de reabastecimiento entre el momento en que detecta la necesidad de más y el momento en que llega al estante listo para usar o enviar. 

Su pregunta es “¿Cómo administro este artículo? ¿Cómo decido cuándo pedir más y cuánto pedir?” Al tomar esta decisión, hay diferentes enfoques que puede utilizar. Este blog describe las políticas de planificación de inventario más utilizadas: orden periódica hasta (T, S), punto de pedido/cantidad de pedido (R, Q) y mín./máx. (s, S). Estos enfoques a menudo están integrados en los sistemas ERP y permiten a las empresas generar sugerencias automáticas sobre qué ordenar y cuándo. Para tomar la decisión correcta, necesitará saber cómo cada uno de estos enfoques está diseñado para funcionar y las ventajas y limitaciones de cada enfoque.    

Revisión periódica, política de pedidos actualizados

La notación abreviada de esta política es (T, S), donde T es el tiempo fijo entre órdenes y S es la orden hasta el nivel.

Cuándo ordenar: Los pedidos se realizan como un reloj cada T días. El uso de un intervalo de pedido fijo es útil para las empresas que no pueden realizar un seguimiento de su nivel de inventario en tiempo real o que prefieren emitir pedidos a los proveedores a intervalos programados.

Cuanto pedir: Se mide el nivel de inventario y se calcula la brecha entre ese nivel y el pedido hasta el nivel S. Si el nivel de inventario es de 7 unidades y S = 10, entonces se ordenan 3 unidades.

Comentario: Esta es la política más simple de implementar, pero también la menos ágil para responder a las fluctuaciones en la demanda y/o el tiempo de entrega. Además, tenga en cuenta que, si bien el tamaño del pedido sería adecuado para devolver el nivel de inventario a S si el reabastecimiento fuera inmediato, en la práctica habrá algún retraso en el reabastecimiento durante el cual el inventario seguirá cayendo, por lo que el nivel de inventario rara vez alcanzará todos los niveles. camino hacia S.

Revisión continua, política de cantidad de pedido fija (Punto de pedido, Cantidad de pedido)

La notación abreviada de esta política es (R, Q), donde R es el punto de pedido y Q es la cantidad de pedido fija.

Cuándo ordenar: Los pedidos se realizan tan pronto como el inventario cae por debajo del punto de reorden, R. En teoría, el nivel de inventario se verifica constantemente, pero en la práctica, por lo general, se verifica periódicamente al principio o al final de cada día laboral. 

Cuanto pedir: El tamaño del pedido siempre se fija en Q unidades.

Comentario: (R, Q) responde mejor que (S, T) porque reacciona más rápidamente a las señales de falta de existencias inminente. Es posible que el valor de la cantidad fija Q del pedido no dependa totalmente de usted. A menudo, los proveedores pueden dictar términos que restringen su elección de Q a valores compatibles con mínimos y múltiplos. Por ejemplo, un proveedor puede insistir en un pedido mínimo de 20 unidades y siempre ser un múltiplo de 5. Por lo tanto, los tamaños de los pedidos deben ser 20, 25, 30, 35, etc. (Este comentario también se aplica a las otras dos políticas de inventario. )

Gerente en almacén con portapapeles

Revisión continua, política de pedido hasta (Min/Max)

La notación abreviada de esta política es (s, S), a veces llamada "pequeña s, gran S", donde s es el punto de pedido y S es el pedido hasta el nivel. Esta política se denomina más comúnmente (Min, Max).

Cuándo ordenar: Los pedidos se realizan tan pronto como el inventario cae por debajo del mínimo. Al igual que con (R, Q), se supone que el nivel de inventario se monitorea constantemente, pero en la práctica se suele verificar al final de cada jornada laboral. 

Cuanto pedir: El tamaño del pedido varía. Es igual a la brecha entre el máximo y el inventario actual en el momento en que se alcanza o se supera el mínimo.

Comentario: (Min, Max) responde incluso mejor que (R, Q) porque ajusta el tamaño del pedido para tener en cuenta cuánto ha caído el inventario por debajo del Min. Cuando la demanda es cero o una unidad, una variación común establece Min = Max -1; esto se llama la "política de existencias base".

Otra opción de política: ¿Qué sucede si me quedo sin existencias?

Como puede imaginar, es probable que cada política conduzca a una secuencia temporal diferente de niveles de inventario (consulte la Figura 1 a continuación). Hay otro factor que influye en cómo se desarrollan los eventos a lo largo del tiempo: la política que seleccione para lidiar con los desabastecimientos. En términos generales, hay dos enfoques principales.

Política de pedidos pendientes: Si se agota, realiza un seguimiento del pedido y lo completa más tarde. Bajo esta política, es sensato hablar de inventario negativo. El inventario negativo representa el número de pedidos atrasados que deben completarse. Presumiblemente, cualquier cliente obligado a esperar obtiene los primeros dibs cuando llega la reposición. Es probable que tenga una política de pedidos pendientes sobre artículos que son exclusivos de su empresa y que su cliente no puede comprar en otro lugar.

Política de pérdidas: Si se agota, el cliente recurre a otra fuente para completar su pedido. Cuando llegue el reabastecimiento, algún nuevo cliente obtendrá esas nuevas unidades. El inventario nunca puede ir por debajo de cero. Elija esta política para artículos básicos que se pueden comprar fácilmente a un competidor. Si no lo tiene en stock, su cliente seguramente se irá a otra parte. 

 

El papel de la previsión de la demanda en el control de inventario

La elección de los parámetros de control, como los valores de Min y Max, requiere entradas de algún tipo de proceso de previsión de la demanda.

Tradicionalmente, esto ha significado determinar la distribución de probabilidad del número de unidades que se demandarán en un intervalo de tiempo fijo, ya sea el tiempo de entrega en los sistemas (R, Q) y (Min, Max) o T + el tiempo de entrega en (T, S) sistemas. Se ha supuesto que esta distribución es Normal (la famosa “curva en forma de campana”). Los métodos tradicionales se han ampliado en los que no se supone que la distribución de la demanda sea normal, sino alguna otra distribución (es decir, Poisson, binomial negativa, etc.) 

Estas metodologías tradicionales tienen varias deficiencias.

 

 

  • En tercer lugar, las estimaciones precisas de los costos operativos del inventario requieren un análisis de todo el ciclo de reposición (de una reposición a la siguiente), no solo de la parte del ciclo que comienza cuando el inventario llega al punto de reposición.

 

  • Por último, los plazos de reposición suelen ser impredecibles o aleatorios, no fijos. Muchos modelos asumen un tiempo de entrega fijo basado en un tiempo de entrega promedio cotizado por el proveedor o un tiempo de entrega promedio + tiempo de seguridad.

Afortunadamente, existe un mejor software de planificación y optimización de inventario basado en la generación de una gama completa de escenarios de demanda aleatorios, junto con plazos de entrega aleatorios. Estos escenarios “prueban el estrés” de cualquier par propuesto de parámetros de control de inventario y evalúan su desempeño esperado. Los usuarios no solo pueden elegir entre políticas (es decir, Min, Max vs. R, Q), sino también determinar qué variación de la política propuesta es mejor (es decir, Min, Max de 10,20 vs. 15, 25, etc.). Ejemplos de estos los escenarios se dan a continuación.

Supervisor de almacén con smartphone.

El proceso de pedido de stock de reposición es lo suficientemente costoso y engorroso como para minimizar la cantidad de órdenes de compra que debe generar.

Elegir entre políticas de control de inventario

¿Qué política es adecuada para usted? Hay un claro orden jerárquico en términos de disponibilidad de artículos, con (Min, Max) primero, (R, Q) segundo y (T, S) último. Este orden se deriva de la capacidad de respuesta de la política a las fluctuaciones en la aleatoriedad de la demanda y la reposición. El orden se invierte cuando se considera la facilidad de implementación.

¿Cómo se "puntúa" el rendimiento de una política de inventario? Hay dos fuerzas opuestas que deben equilibrarse: costo y servicio.

El costo del inventario se puede expresar como inversión en inventario o como costo operativo del inventario. El primero es el valor en dólares de los artículos que esperan ser utilizados. Este último es la suma de tres componentes: costo de mantenimiento (el costo del “cuidado y alimentación de las cosas en el estante”), costo de ordenar (básicamente el costo de cortar una orden de compra y recibir esa orden) y costo de escasez (el multa que paga cuando pierde una venta u obliga a un cliente a esperar por lo que quiere).

El servicio generalmente se mide por nivel de servicio y tasa de llenado. El nivel de servicio es la probabilidad de que un artículo solicitado se envíe inmediatamente desde el almacén. La tasa de llenado es la proporción de unidades demandadas que se envían inmediatamente desde el stock. Como exprofesor, pienso en el nivel de servicio como una calificación de todo o nada: si un cliente necesita 10 unidades y solo puede proporcionar 9, eso es una F. La tasa de llenado es una calificación de crédito parcial: 9 de 10 es 90% .

Cuando decide los valores de las políticas de control de inventario, está logrando un equilibrio entre el costo y el servicio. Puede proporcionar un servicio perfecto manteniendo un inventario infinito. Puede mantener los costos a cero al no mantener inventario. Debe encontrar un lugar sensato para operar entre estos dos extremos ridículos. La generación y el análisis de escenarios de demanda pueden cuantificar las consecuencias de sus elecciones.

Una demostración de las diferencias entre dos políticas de control de inventario

Ahora mostramos cómo el inventario disponible evoluciona de manera diferente bajo dos políticas. Las dos políticas son (R, Q) y (Min, Max) con pedidos pendientes permitidos. Para que la comparación sea justa, establecemos Min = R y Max = R+Q, usamos un plazo de entrega fijo de cinco días y sometemos ambas pólizas a la misma secuencia de demandas diarias durante 365 días simulados de operación.

La Figura 1 muestra el inventario disponible diario bajo las dos pólizas sujetas al mismo patrón de demanda diaria. En este ejemplo, la política (Min, Max) tiene solo dos períodos de inventario negativo durante el año, mientras que la política (R, Q) tiene tres. La política (Min, Max) también opera con un menor número promedio de unidades disponibles. Diferentes secuencias de demanda producirán diferentes resultados, pero en general la política (Min, Max) funciona mejor.

Tenga en cuenta que los gráficos del inventario disponible contienen la información necesaria para calcular las métricas de costo y disponibilidad.

Gráficos que comparan el inventario disponible diario bajo dos políticas de inventario

Figura 1: Comparación del inventario disponible diario bajo dos políticas de inventario

Papel del software de planificación de inventario

Los sistemas Best of Breed Inventory Planning, Forecasting, and Optimization pueden ayudarlo a determinar qué tipo de política (es mejor usar Min/Max sobre R,Q) y qué conjuntos de entradas son óptimos (es decir, qué debo ingresar para Min y Max ). Los mejores sistemas de planificación de inventario y previsión de la demanda pueden ayudarlo a desarrollar estas entradas optimizadas para que pueda completar y actualizar regularmente sus sistemas ERP con controladores de reposición precisos.

Resumen

Definimos y describimos las tres políticas de control de inventario más utilizadas: (T, S), (R, Q) y (Min, Max), junto con las dos respuestas más comunes a los desabastecimientos: pedidos atrasados o pedidos perdidos. Observamos que estas políticas requieren un esfuerzo cada vez mayor para implementarlas, pero también tienen un desempeño promedio cada vez mejor. Destacamos el papel de los pronósticos de demanda en la evaluación de las políticas de control de inventario. Finalmente, ilustramos cómo la elección de la política influye en el nivel diario del inventario disponible.

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