Encontrar su lugar en la curva de compensación del inventario

Este videoblog contiene información esencial para quienes trabajan con las complejidades de la gestión de inventario. La sesión se centra en lograr el equilibrio adecuado dentro de la curva de compensación de acciones, invitando a los espectadores a comprender la importancia profundamente arraigada de este equilibrio. Si alguna vez ha tenido que administrar acciones, sabrá que se siente como un tira y afloja. Por un lado, está optando por tener menos inventario, lo cual es fantástico para ahorrar dinero, pero puede dejar a sus clientes en la miseria. Por otro lado, está considerando aumentar el inventario, lo que mantiene contentos a sus clientes pero puede resultar complicado para su presupuesto. Para tomar una decisión inteligente en este tira y afloja en curso, debe comprender dónde lo ubican sus decisiones actuales de inventario en esta curva de compensación. ¿Se encuentra en un punto en el que puede soportar la presión o necesita avanzar hasta un lugar más cómodo?

Si no puede responder a esta pregunta, significa que todavía depende de métodos obsoletos, lo que corre el riesgo de tener un excedente de inventario o necesidades insatisfechas de los clientes. Mire el video para que pueda ver exactamente dónde se encuentra en esta curva y comprender mejor si desea quedarse quieto o moverse a una posición más óptima.

 

Y si decide mudarse, tenemos las herramientas para guiarlo. El análisis avanzado de "qué pasaría si" de Smart IP&O permite a las empresas evaluar con precisión el impacto de diferentes estrategias de inventario, como ajustes a los niveles de existencias de seguridad o cambios en los puntos de reorden, en su equilibrio entre los costos de mantenimiento y los niveles de servicio. Al simular escenarios de demanda y políticas de inventario, Smart IP&O proporciona una visualización clara de los posibles resultados financieros y las implicaciones en el nivel de servicio, lo que permite tomar decisiones estratégicas basadas en datos. Esta poderosa herramienta garantiza que las empresas puedan lograr un equilibrio óptimo, minimizando el exceso de inventario y los costos relacionados, mientras mantienen altos niveles de servicio para satisfacer la demanda de los clientes de manera eficiente.  

 

 

Por qué las empresas de MRO necesitan software complementario de planificación e inventario de piezas de servicio

Las organizaciones MRO existen en una amplia gama de industrias, incluido el transporte público, los servicios eléctricos, las aguas residuales, la energía hidroeléctrica, la aviación y la minería. Para realizar su trabajo, los profesionales de MRO utilizan sistemas de gestión de activos empresariales (EAM) y planificación de recursos empresariales (ERP). Estos sistemas están diseñados para realizar muchos trabajos. Dadas sus características, costo y amplios requisitos de implementación, se supone que los sistemas EAM y ERP pueden hacerlo todo.

Por ejemplo, en un evento reciente del Grupo de Trabajo de Maximo Utilities, varios prospectos declararon que "Nuestro EAM hará eso" cuando se les preguntó sobre los requisitos para pronosticar el uso, compensar los planes de suministro y optimizar las políticas de inventario. Se sorprendieron al saber que no era así y quisieron saber más.

En esta publicación, resumimos la necesidad de un software complementario que aborde análisis especializados para la optimización del inventario, la previsión y la planificación de piezas de servicio.   

Sistemas EAM

Los sistemas EAM no pueden asimilar pronósticos de uso futuro; estos sistemas simplemente no están diseñados para llevar a cabo la planificación del suministro y muchos ni siquiera tienen un lugar para guardar pronósticos. Entonces, cuando una empresa de MRO necesita compensar los requisitos conocidos para proyectos de capital o producción planificados, una aplicación complementaria como IP&O inteligente es necesario.

El software de optimización de inventario con funciones que respaldan la planificación de la demanda futura conocida tomará datos basados en proyectos que no se mantienen en el sistema EAM (incluidas las fechas de inicio del proyecto, la duración y cuándo se espera que se necesite cada parte) y calculará un pronóstico período por período. en cualquier horizonte de planificación. Ese pronóstico "planificado" se puede proyectar junto con pronósticos estadísticos de la demanda "no planificada" que surge del desgaste normal. En ese punto, el software de planificación de piezas puede determinar la oferta e identificar las brechas entre la oferta y la demanda. Esto garantiza que estas lagunas no pasen desapercibidas y provoquen una escasez que, de otro modo, retrasaría la finalización de los proyectos. También minimiza el exceso de stock que, de otro modo, se pediría demasiado pronto y consume innecesariamente efectivo y espacio de almacén. Una vez más, las empresas de MRO a veces asumen erróneamente que estas capacidades se abordan en su paquete EAM.

Sistemas ERP

Los sistemas ERP, por otro lado, normalmente incluyen un módulo MRP que está diseñado para procesar un pronóstico y calcular los requisitos de materiales. El procesamiento considerará el inventario disponible actual, las órdenes de venta abiertas, los trabajos programados, las órdenes de compra entrantes, cualquier lista de materiales y artículos en tránsito durante la transferencia entre sitios. Comparará esos valores del estado actual con los campos de la política de reabastecimiento más cualquier pronóstico mensual o semanal para determinar cuándo sugerir el reabastecimiento (una fecha) y cuánto reabastecer (una cantidad).

Entonces, ¿por qué no utilizar únicamente el sistema ERP para compensar el plan de suministro y evitar la escasez y el exceso? En primer lugar, si bien los sistemas ERP tienen un espacio reservado para un pronóstico y algunos sistemas pueden calcular el suministro utilizando sus módulos MRP, no facilitan la conciliación de los requisitos de demanda planificados asociados con los proyectos de capital. La mayoría de las veces, los datos sobre cuándo se llevarán a cabo los proyectos planificados se mantienen fuera del ERP, especialmente la lista de materiales del proyecto que detalla qué piezas se necesitarán para respaldar el proyecto. En segundo lugar, muchos sistemas ERP no ofrecen nada efectivo cuando se trata de capacidades predictivas, sino que se basan en matemáticas simples que simplemente no funcionan para piezas de repuesto debido a la alta prevalencia de la demanda intermitente. Finalmente, los sistemas ERP no tienen interfaces flexibles y fáciles de usar que permitan interactuar con las previsiones y el plan de suministro.

Lógica de puntos de reordenamiento

Tanto ERP como EAM tienen marcadores de posición para métodos de reabastecimiento de puntos de reorden, como niveles mínimos y máximos. Puede utilizar software de optimización de inventario para completar estos campos con las políticas de puntos de reorden ajustadas al riesgo. Luego, dentro de los sistemas ERP o EAM, los pedidos se activan cada vez que la demanda real (no prevista) hace que el stock disponible esté por debajo del mínimo. Este tipo de política no utiliza un pronóstico tradicional que proyecta la demanda semana tras semana o mes tras mes y a menudo se lo conoce como “reabastecimiento impulsado por la demanda” (ya que los pedidos solo ocurren cuando la demanda real hace que el stock esté por debajo de un nivel definido por el usuario). límite).

Pero el hecho de que no utilice un pronóstico período tras período no significa que no sea predictivo. Las políticas de puntos de reorden deben basarse en una predicción de la demanda durante un tiempo de reabastecimiento más un margen para proteger contra la variabilidad de la demanda y la oferta. Las empresas de MRO necesitan conocer el riesgo de desabastecimiento en el que incurren con cualquier política de abastecimiento determinada. Después de todo, la gestión de inventario es gestión de riesgos, especialmente en las empresas de MRO, cuando el costo del desabastecimiento es tan alto. Sin embargo, ERP y EAM no ofrecen ninguna capacidad para ajustar las políticas de almacenamiento en función del riesgo. Obligan a los usuarios a generar manualmente estas políticas de forma externa o a utilizar reglas básicas que no detallan los riesgos asociados con la elección de la política.

Resumen

La funcionalidad de planificación de la cadena de suministro, como la optimización del inventario, no es el objetivo principal de EAM y ERP. Debería aprovechar las plataformas de planificación complementarias, como Smart IP&O, que admiten pronósticos estadísticos, gestión de proyectos planificados y optimización de inventario. Smart IP&O desarrollará pronósticos y políticas de almacenamiento que pueden ingresarse en un sistema EAM o ERP para impulsar los pedidos diarios.

 

 

Soluciones de software para la planificación de repuestos

El software de previsión de piezas de servicio de Smart IP&O utiliza un método empírico único de pronóstico probabilístico , que está diseñado para la demanda intermitente. Para piezas de repuesto consumibles, nuestro método patentado y ganador del premio APICS genera rápidamente decenas de miles de escenarios de demanda sin depender de las suposiciones sobre la naturaleza de las distribuciones de demanda implícitas en los métodos de pronóstico tradicionales. El resultado son estimaciones muy precisas del stock de seguridad, los puntos de pedido y los niveles de servicio, lo que conduce a niveles de servicio más altos y costos de inventario más bajos. Para repuestos reparables el Módulo de Reparación y Devolución de Smart simula con precisión los procesos de avería y reparación de piezas. Predice el tiempo de inactividad, los niveles de servicio y los costos de inventario asociados con el grupo de repuestos rotativo actual. Los planificadores sabrán cuántos repuestos almacenar para lograr los requisitos de nivel de servicio a corto y largo plazo y, en entornos operativos, si deben esperar a que se completen las reparaciones y se vuelvan a poner en servicio o comprar repuestos de servicio adicionales de los proveedores, evitando compras innecesarias y tiempo de inactividad del equipo.

Comuníquese con nosotros para obtener más información sobre cómo esta funcionalidad ha ayudado a nuestros clientes en los sectores de MRO, eléctricas, servicios públicos, minería y transporte público a optimizar su inventario. También puede descargar el documento informativo aquí.

 

 

Lo que necesita saber sobre la previsión y la planificación de piezas de servicio

 

Este documento describe la metodología patentada de Smart Software para pronosticar la demanda, las existencias de seguridad y los puntos de pedido de artículos tales como repuestos y componentes con demanda intermitente, y brinda varios ejemplos de clientes de éxito.

 

    Los tres tipos de análisis de la cadena de suministro

    ​En este video blog, exploramos las funciones críticas del análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo en la gestión de inventario, destacando sus contribuciones esenciales para impulsar la optimización de la cadena de suministro a través de la previsión estratégica y el análisis de datos detallados.

     

    Estos análisis fomentan un ecosistema de gestión de inventario dinámico, receptivo y eficiente al permitir a los administradores de inventario monitorear las operaciones actuales, anticipar desarrollos futuros y formular respuestas óptimas. Le explicaremos cómo Descriptive Analytics lo mantiene informado sobre las operaciones actuales, Predictive Analytics lo ayuda a anticipar demandas futuras y Prescriptive Analytics guía sus decisiones estratégicas para lograr la máxima eficiencia y rentabilidad.

    By the end of the video, you’ll have a solid understanding of how to leverage these analytics to enhance your inventory management strategies. These are not just tools but a new way of thinking about and approaching inventory optimization with the support of modern software.

     

     

    Señales de advertencia de que tiene una brecha en el análisis de la cadena de suministro

    “Los negocios son guerra” puede ser una metáfora exagerada, pero no carece de validez. Al igual que la “brecha de los bombarderos” y la “brecha de los misiles”, la preocupación por quedarse atrás de la competencia y la consiguiente amenaza de aniquilación siempre acechan en las mentes de los ejecutivos de negocios. Si no lo hacen, deberían hacerlo, porque no todas las brechas se solucionan. imaginario (se demostró que la brecha de los bombarderos y la brecha de los misiles no existían entre los EE.UU. y la URSS, pero la brecha de los años 1980 entre la productividad japonesa y la estadounidense era demasiado real). La diferencia entre paranoia y preocupación justificada es convertir el miedo en hechos. Esta publicación trata sobre cómo organizar su atención hacia posibles brechas en el análisis de la cadena de suministro de su empresa.

    Brechas de vigilancia

    El ejército estadounidense tiene un dicho: "El tiempo dedicado al reconocimiento nunca se desperdicia". De vez en cuando, nuestro Pronosticador inteligente El blog tiene una publicación que te ayuda a girar la cabeza para ver qué sucede a tu alrededor. Un ejemplo es nuestra publicación sobre gemelos digitales, que es un tema candente en todo el mundo de la ingeniería. En resumen: utilizar simulaciones de oferta y demanda para detectar debilidades en su plan de inventario es una forma de reconocimiento de la cadena de suministro. Cerrar esta brecha de vigilancia permite a las empresas tomar medidas correctivas antes de que surja un problema real.

    Brechas de conciencia situacional

    Un comandante militar necesita realizar un seguimiento de lo que está disponible para su uso y de qué tan bien se está utilizando. Los informes disponibles en Analítica operativa inteligente mantenerlo actualizado sobre sus recuentos de inventario, la precisión de sus pronósticos, la capacidad de respuesta de sus proveedores y las tendencias en estas y otras áreas operativas. Sabrá exactamente cuál es su posición en una variedad de KPI de la cadena de suministro, como el nivel de servicio, las tasas de cumplimiento y la rotación de inventario. Sabrá si el desempeño real está alineado con el desempeño planificado y si el plan de inventario (es decir, qué pedir, cuándo, a quién y por qué) se cumple o se ignora.

    Brechas de agilidad

    El entorno empresarial puede cambiar rápidamente. Todo lo que se necesita es un camión cisterna atrapado de costado en el Canal de Suez, unos cuantos misiles balísticos antibuque en el Mar Rojo o un fenómeno meteorológico que afecte a toda la región. Estas catástrofes pueden recaer tanto sobre la cabeza de sus competidores como sobre la suya, pero ¿quién de ustedes es lo suficientemente ágil como para reaccionar primero? Informe de excepciones en Planificador de la demanda y análisis operativo inteligente puede detectar cambios importantes en el carácter de la demanda para que pueda filtrar rápidamente datos de demanda obsoletos antes de que contaminen todos sus cálculos para pronósticos de demanda u optimización de inventario. Planificador de la demanda puede avisar con antelación de un aumento o disminución pendiente de la demanda. Optimización del inventario puede ayudarle a ajustar sus tácticas de reabastecimiento de inventario para reflejar estos cambios en la demanda.

     

    Brechas de innovación

    Ya sea que te refieras a tu competencia como "Los otros chicos" o "Todos los demás" o algo que no se pueda imprimir, aquellos de los que debes preocuparte son los que siempre buscan una ventaja. Cuando elige a Smart como su socio, le brindaremos esa ventaja con soluciones predictivas innovadoras pero probadas en el campo. Smart Software ha estado innovando en modelos predictivos desde su nacimiento hace más de 40 años.

    • Nuestros primeros productos introdujeron múltiples innovaciones técnicas: evaluación de la calidad del pronóstico mirando hacia el futuro, no hacia el pasado; selección automática de las mejores entre un conjunto de metodologías competitivas, aprovechando los gráficos de los primeros PC para permitir una fácil gestión de las anulaciones de las previsiones estadísticas.
    • Más tarde inventamos y patentamos un enfoque radicalmente diferente para pronosticar la demanda intermitente que es característica tanto de repuestos como de bienes duraderos costosos. Nuestra tecnología fue patentada y recibió múltiples premios por mejorar drásticamente la gestión del inventario. La solución es ahora un enfoque probado en el campo utilizado por muchas empresas líderes en repuestos, MRO, repuestos de posventa y servicio de campo.
    • Más recientemente, la plataforma en la nube de Smart para pronóstico de demanda, modelado predictivo, optimización de inventario y análisis, toma todos los datos relevantes que de otro modo estarían bloqueados en sus sistemas ERP o EAM, archivos externos y otras fuentes de datos dispares, y los organiza en el canalización de datos inteligente, lo estructura en nuestro modelo de datos comúny lo procesa en nuestro nube de AWS. Inteligente utiliza el poder de nuestro patentado simulaciones probabilísticas de demanda en Smart Inventory Optimization para realizar pruebas de estrés y optimizar las reglas que utiliza para administrar cada uno de los artículos de su inventario.

    Es mi trabajo, junto con mi cofundador, el Dr. Nelson Hartunian, nuestro equipo de ciencia de datos y consultores académicos, continuar ampliando los límites del análisis de la cadena de suministro y brindarle los beneficios mediante la implementación continua de nuevas versiones de nuestros productos para que usted no se quede atrapado en una brecha de innovación, ni en ninguna de las otras.

     

    Los objetivos en la previsión

    Un pronóstico es una predicción sobre el valor de una variable de una serie de tiempo en algún momento en el futuro. Por ejemplo, es posible que desee estimar las ventas o la demanda de un producto del próximo mes. Una serie de tiempo es una secuencia de números registrados en intervalos de tiempo igualmente espaciados; por ejemplo, las ventas unitarias registradas cada mes.

    Los objetivos que persigue cuando realiza previsiones dependen de la naturaleza de su trabajo y de su negocio. Todo pronóstico es incierto; de hecho, existe un rango de valores posibles para cualquier variable que pronostique. Los valores cercanos a la mitad de este rango tienen una mayor probabilidad de ocurrir realmente, mientras que los valores en los extremos del rango tienen menos probabilidades de ocurrir. La siguiente figura ilustra una distribución típica de los valores de pronóstico.

    distribución prevista de los valores previstos

    Ilustración de una distribución prevista de los valores previstos

     

    Pronósticos puntuales

    El uso más común de los pronósticos es estimar una secuencia de números que representan los valores futuros más probables de la variable de interés. Por ejemplo, supongamos que está desarrollando un plan de ventas y marketing para su empresa. Es posible que deba completar 12 celdas en una hoja de cálculo financiera con estimaciones de los ingresos totales de su empresa durante los próximos 12 meses. Estas estimaciones se denominan pronósticos puntuales porque se desea un único número (punto de datos) para cada período de pronóstico. La función de pronóstico automático de Smart Demand Planner le proporciona estos pronósticos puntuales automáticamente.

    Pronósticos de intervalo

    Aunque los pronósticos puntuales son convenientes, a menudo se beneficiará más de los pronósticos de intervalo. Los pronósticos de intervalo muestran el rango (intervalo) más probable de valores que podrían surgir en el futuro. Suelen ser más útiles que los pronósticos puntuales porque transmiten la cantidad de incertidumbre o riesgo involucrado en un pronóstico. El porcentaje del intervalo de pronóstico se puede especificar en los distintos cuadros de diálogo de pronóstico en el software de planificación de demanda.Cada uno de los muchos métodos de pronóstico (automático, promedio móvil, suavizado exponencial, etc.) disponibles en Smart Demand Planner le permite establecer un intervalo de pronóstico.

    La configuración predeterminada en Smart Demand Planner proporciona intervalos de pronóstico 90%. Interprete estos intervalos como el rango dentro del cual los valores reales caerán el 90% del tiempo. Si los intervalos son amplios, entonces existe una gran incertidumbre asociada con los pronósticos puntuales. Si los intervalos son estrechos, puedes tener más confianza. Si está realizando una función de planificación y desea valores del mejor y peor caso para las variables de interés en varios momentos en el futuro, puede utilizar los límites superior e inferior de los intervalos de pronóstico para ese propósito, con la estimación de un solo punto proporcionando la valor más probable. En la figura anterior, el intervalo de previsión del 90% se extiende de 3,36 a 6,64.

    percentiles superiores

    En el control de inventario, su objetivo puede ser hacer buenas estimaciones de un percentil alto de la demanda de un producto. Estas estimaciones le ayudan a hacer frente a la disyuntiva entre, por un lado, minimizar los costos de mantener y ordenar existencias y, por otra parte, minimizar el número de ventas perdidas o pendientes de entrega debido a un desabastecimiento. Por esta razón, es posible que desees conocer el percentil 99 o nivel de servicio de demanda, ya que la probabilidad de superar ese nivel es de sólo 1%.

    Al pronosticar variables individuales con características como el pronóstico automático, tenga en cuenta que el límite superior de un intervalo de pronóstico 90% representa el percentil 95 de la distribución prevista de la demanda para esa variable. (Restar el percentil 5 del percentil 95 deja un intervalo que contiene 95%-5% = 90% de los valores posibles). Esto significa que puede estimar los percentiles superiores cambiando el valor del intervalo de pronóstico. En la figura, "Ilustrando una distribución prevista", el percentil 95 es 6,64.

    Para optimizar las políticas de almacenamiento al nivel de servicio deseado o para permitir que el sistema recomiende qué política de almacenamiento y nivel de servicio genera el mejor rendimiento, considere utilizar la optimización inteligente de inventario. Está diseñado para admitir escenarios hipotéticos que muestran compensaciones previstas de distintas políticas de inventario, incluidos diferentes objetivos de nivel de servicio.

    percentiles inferiores

    A veces puede que le preocupe el extremo inferior de la distribución prevista para una variable. Estos casos suelen surgir en aplicaciones financieras, donde un percentil bajo de una estimación de ingresos representa una contingencia que requiere reservas financieras. Puede utilizar Smart Demand Planner en este caso de forma análoga al caso de la previsión de percentiles superiores. En la figura "Ilustración de una distribución prevista", el percentil 5 es 3,36.

    En conclusión, la previsión implica predecir valores futuros, con pronósticos puntuales que ofrecen estimaciones únicas y pronósticos de intervalo que proporcionan rangos de valores probables. Smart Demand Planner automatiza los pronósticos puntuales y permite a los usuarios establecer intervalos, lo que ayuda en la evaluación de la incertidumbre. Para el control de inventario, la herramienta facilita la comprensión de los percentiles superior (por ejemplo, percentil 99) e inferior (por ejemplo, percentil 5). Para optimizar las políticas de almacenamiento y los niveles de servicio, Smart Inventory Optimization admite escenarios hipotéticos, lo que garantiza una toma de decisiones eficaz sobre cuánto almacenar teniendo en cuenta el riesgo de desabastecimiento que está dispuesto a aceptar.

     

     

     

    Cara a cara: ¿Qué política de inventario de repuestos es mejor?

    Nuestros clientes generalmente se han decidido por una forma de administrar su inventario de repuestos. Al profesor que hay en mí le gustaría pensar que la política de inventario elegida fue una elección razonada entre las alternativas consideradas, pero lo más probable es que simplemente haya sucedido. Tal vez el jefe de inventario de hace mucho tiempo tenía un favorito y esa elección se mantuvo. Quizás alguien utilizó un sistema EAM o ERP que ofrecía sólo una opción. Quizás se hicieron algunas conjeturas, basándose en las condiciones del momento.

    Los competidores

    Muy rara vez las empresas toman estas decisiones al azar. Pero el software moderno de planificación de repuestos le permite ser más sistemático en sus elecciones. Esta publicación demuestra esa propuesta al hacer comparaciones objetivas entre tres políticas de inventario populares: Pedido hasta, Punto de reorden/Cantidad de pedido y Mín./Máx. Hablé de cada una de estas políticas en este videoblog.

    • Ordene hasta. Esta es una política de revisión periódica en la que cada T días se cuenta el inventario disponible y se realiza un pedido de tamaño aleatorio para que el nivel de existencias vuelva a subir a S unidades.
    • Q, R o Punto de reorden/Cantidad de pedido. Q, R es una política de revisión continua en la que todos los días se contabiliza el inventario. Si hay Q o menos unidades disponibles, se realiza un pedido de tamaño fijo por R unidades más.
    • Mínimo máximo es otra política de revisión continua en la que todos los días se cuenta el inventario. Si hay unidades mínimas o menos disponibles, se realiza un pedido para que el nivel de existencias vuelva a alcanzar las unidades máximas.

    La teoría del inventario dice que estas opciones se enumeran en orden creciente de efectividad. La primera opción, Ordenar hasta, es claramente la más sencilla y barata de implementar, pero hace la vista gorda a lo que sucede durante largos períodos de tiempo. Imponer un intervalo de tiempo específico entre órdenes lo hace, en teoría, menos flexible. Por el contrario, las dos opciones de revisión continua vigilan lo que sucede todo el tiempo, para que puedan reaccionar más rápido ante posibles desabastecimientos. La opción Min/Max es, en teoría, más flexible que la opción que utiliza una cantidad fija de reorden porque el tamaño del pedido cambia dinámicamente para adaptarse a la demanda.

    Esa es la teoría. Esta publicación examina la evidencia de comparaciones directas para verificar la teoría y establecer cifras concretas sobre el desempeño relativo de las tres políticas.

    El significado de "mejor"

    ¿Cómo debemos llevar la puntuación en este torneo? Si es un lector habitual de este blog de Smart Forecaster, sabrá que el núcleo de la planificación del inventario es un tira y afloja entre dos objetivos opuestos: mantener el inventario reducido versus mantener las métricas de disponibilidad de los artículos, como el nivel de servicio alto.

    Para simplificar las cosas, calcularemos “un número para gobernarlos a todos”: el costo operativo promedio. La póliza ganadora será la que tenga el promedio más bajo.

    Este promedio es la suma de tres componentes: el costo de mantener el inventario (“costo de mantener”), el costo de ordenar unidades de reabastecimiento (“costo de ordenar”) y el costo de perder una venta (“costo de escasez”). Para concretar las cosas, utilizamos los siguientes supuestos:

    • Cada pieza de servicio está valorada en $1.000.
    • El costo de tenencia anual es 10% del valor del artículo, o $100 por año por unidad.
    • Procesar cada pedido de reabastecimiento cuesta $20 por pedido.
    • Cada unidad demandada pero no proporcionada cuesta el valor de la pieza, $1.000.

    Para simplificar, nos referiremos al costo operativo promedio simplemente como "el costo".

    Por supuesto, el costo promedio más bajo se puede lograr saliendo del negocio. Por lo tanto, la competencia requería una limitación de rendimiento en la disponibilidad de los artículos: cada opción tenía que lograr una tasa de cumplimiento de al menos 99%.

    Las alternativas se resisten

    Un elemento clave del contexto es si los desabastecimientos provocan pérdidas o pedidos atrasados. Suponiendo que la pieza de servicio en cuestión es crítica, asumimos que los pedidos no ejecutados se pierden, lo que significa que un competidor completa el pedido. En un entorno de MRO, esto significará un tiempo de inactividad adicional debido al desabastecimiento.

    Para comparar las alternativas, utilizamos nuestro motor de modelado predictivo para ejecutar una gran cantidad de Simulaciones de Montecarlo. Cada simulación implicó especificar los valores de los parámetros de cada póliza (por ejemplo, valores mínimos y máximos), generar un escenario de demanda, introducirlo en la lógica de la póliza y medir el costo resultante promediado durante 365 días de operación. Repetir este proceso 1.000 veces y promediar los 1.000 costos resultantes dio el resultado final para cada póliza.  

    Para que la comparación fuera justa, cada alternativa debía diseñarse para obtener el mejor rendimiento. Entonces buscamos en el “espacio de diseño” de cada póliza para encontrar el diseño con el menor costo. Esto requirió repetir el proceso descrito en el párrafo anterior para muchos pares de valores de parámetros e identificar el par que produce el costo operativo anual promedio perdido.

    Usando los algoritmos en Optimización del inventario (SÍOMT) realizamos comparaciones directas bajo los siguientes supuestos sobre la oferta y la demanda:

    • Se supuso que la demanda de artículos era intermitente y muy variable, pero relativamente simple en el sentido de que no había tendencia ni estacionalidad, como suele ocurrir con las piezas de repuesto. La demanda media diaria fue de 5 unidades con una desviación estándar grande de 13 unidades. La Figura 1 muestra una muestra de la demanda de un año. Hemos elegido un patrón de demanda muy desafiante, en el que algunos días tienen de 10 a 20 veces la demanda promedio.

    Se supuso que la demanda diaria de piezas era intermitente y muy puntiaguda.

    Figura 1: Se supuso que la demanda diaria de piezas era intermitente y muy intensa.

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    • Los plazos de reabastecimiento de los proveedores fueron de 14 días (75%) en ese momento y de 21 días en el resto. Esto refleja el hecho de que siempre hay incertidumbre en la cadena de suministro.

     

    Y el ganador es…

    ¿Era correcta la teoría? Un poco sorta'.

    La Tabla 1 muestra los resultados de los experimentos de simulación. Para cada una de las tres políticas en competencia, muestra el costo operativo anual promedio, el margen de error (técnicamente, un intervalo de confianza aproximado de 95% para el costo medio) y las mejores opciones aparentes para los valores de los parámetros.

    Resultados de las comparaciones simuladas.

    Tabla 1: Resultados de las comparaciones simuladas

    Por ejemplo, el costo promedio de la póliza (T,S) cuando T se fija en 30 días fue de $41,680. Pero el Más/Menos implica que los resultados son compatibles con un costo “real” (es decir, la estimación de un número infinito de simulaciones) de entre $39,890 y $43,650. La razón por la que existe tanta incertidumbre estadística es la naturaleza extremadamente elevada de la demanda en este ejemplo.

    El Cuadro 1 dice que, en este ejemplo, las tres políticas están en línea con las expectativas. Sin embargo, conclusiones más útiles serían:

    1. Las tres políticas son notablemente similares en cuanto a costo promedio. Mediante una elección inteligente de los valores de los parámetros, se pueden obtener buenos resultados con cualquiera de las tres políticas.
    2. Lo que no se muestra en el Cuadro 1, pero se desprende claramente de los resultados detallados de la simulación, es que las malas elecciones de valores de parámetros pueden ser desastrosas para cualquier política.
    3. Vale la pena señalar que a la política de revisión periódica (T,S) no se le permitió optimizar sobre posibles valores de T. Fijamos T en 30 para imitar lo que es común en la práctica, pero aquellos que usan la política de revisión periódica deberían considerar otras revisiones. períodos. Un experimento adicional fijó el período de revisión en T = 7 días. El costo promedio en este escenario se minimizó en $36,551 ± $1,668 con S = 343. Este resultado es mejor que el de T = 30 días.
    4. Debemos tener cuidado de no generalizar demasiado estos resultados. Dependen de los valores supuestos de los tres parámetros de costos (mantenimiento, pedidos y escasez) y del carácter del proceso de demanda.
    5. Es posible ejecutar experimentos como los que se muestran aquí automáticamente en Optimización del inventario. Esto significa que usted también podrá explorar opciones de diseño de manera rigurosa.