Hay un viejo chiste rancio: "Hay dos tipos de personas: los que creen que hay dos tipos de personas y los que no". Podemos modificar ese chiste: "Hay dos tipos de personas: los que saben que hay tres tipos de análisis de la cadena de suministro y los que aún no han leído este blog".

Los tres tipos de análisis de la cadena de suministro son "descriptivos", "predictivos" y "prescriptivos". Cada uno juega un papel diferente para ayudarlo a administrar su inventario. El software moderno de la cadena de suministro le permite aprovechar los tres.

Analítica descriptiva

Los análisis descriptivos son el material de los tableros. Te dicen "lo que está pasando ahora". En esta categoría se incluyen cifras resumidas como el dinero invertido actualmente en inventario, el nivel actual de servicio al cliente y la tasa de llenado, y los plazos de entrega promedio de los proveedores. Estas estadísticas son útiles para realizar un seguimiento de sus operaciones, especialmente cuando realiza un seguimiento de los cambios en ellas de un mes a otro. Confiarás en ellos todos los días. Requieren bases de datos corporativas precisas, procesadas estadísticamente.

Análisis predictivo

El análisis predictivo se manifiesta más comúnmente como pronósticos de demanda, a menudo desglosados por producto y ubicación y, a veces, también por cliente. Estas estadísticas proporcionan una alerta temprana para que pueda preparar la producción, el personal y la adquisición de materias primas para satisfacer la demanda. También proporcionan predicciones del efecto de los cambios en las políticas operativas, por ejemplo, ¿qué sucede si aumentamos la cantidad de nuestro pedido del Producto X de 20 a 25 unidades? Puede confiar en Predictive Analytics periódicamente, tal vez semanal o mensualmente, cuando busca lo que está sucediendo ahora para ver qué sucederá a continuación. Predictive Analytics utiliza Descriptive Analytics como base, pero agrega más capacidad. El análisis predictivo para la previsión de la demanda requiere un procesamiento estadístico avanzado para detectar y estimar características de la demanda de productos como tendencia, estacionalidad y Cambio de regimén. El análisis predictivo para la gestión de inventario utiliza pronósticos de demanda como entradas en los modelos de funcionamiento de las políticas de inventario, que a su vez proporcionan estimaciones de métricas de rendimiento clave, como niveles de servicio, tasas de llenadoy costos de operación.

Analítica prescriptiva

Los análisis prescriptivos no tratan sobre lo que está sucediendo ahora o lo que sucederá a continuación, sino sobre lo que debe hacer a continuación, es decir, recomiendan decisiones destinadas a maximizar el rendimiento del sistema de inventario. Puede confiar en Prescriptive Analytics para posicionar mejor toda su política de inventario. Prescriptive Analytics utiliza Predictive Analytics como base y luego agrega capacidad de optimización. Por ejemplo, el software Prescriptive Analytics puede calcular automáticamente las mejores opciones para los valores futuros de Min's y Max's para miles de artículos de inventario. Aquí, "mejor" podría significar los valores de Min y Max para cada artículo que minimizan el costo operativo (la suma de los costos de mantenimiento, pedido y escasez) mientras se mantiene un piso 90% en la tasa de cumplimiento de artículos.

Ejemplo

La siguiente figura muestra cómo el análisis de la cadena de suministro puede ayudar al administrador de inventario. Las columnas muestran tres indicadores clave de rendimiento (KPI) previstos: nivel de servicio, inversión en inventario y costos operativos (costos de mantenimiento + costos de pedido + costos de escasez).

 Figura 1: Los tres tipos de análisis utilizados para evaluar escenarios de planificación

Las filas muestran cuatro políticas de inventario alternativas, expresadas como escenarios. El escenario "En vivo" informa sobre los valores de los KPI el 1 de julio de 2018. El escenario "99% All" cambia la política actual al elevar el nivel de servicio de todos los elementos a 99%. El escenario de “75 piso/99 techo” eleva los niveles de servicio que son demasiado bajos hasta 75% y reduce los niveles de servicio muy altos (es decir, caros) hasta 95%. El escenario de "Optimización" prescribe niveles de servicio específicos del artículo que minimizan los costos operativos totales.

El escenario "Live 07-01-2018" es un ejemplo de análisis descriptivo. Muestra el rendimiento de referencia actual. Luego, el software le permite al usuario probar cambios en la política de inventario mediante la creación de nuevos escenarios "Qué pasaría si" que luego podrían convertirse en escenarios con nombre para una mayor consideración. Los siguientes dos escenarios son ejemplos de Predictive Analytics. Ambos evalúan las consecuencias de sus políticas de control de inventario recomendadas, es decir, los valores mínimos y máximos recomendados para todos los artículos. El escenario de "Optimización" es un ejemplo de Prescriptive Analytics porque recomienda la mejor política de compromiso.

Considere cómo se comparan los tres escenarios alternativos con el escenario de referencia "en vivo". El escenario “99% All” eleva las métricas de disponibilidad de artículos, aumentando el nivel de servicio de 88% a 99%. Sin embargo, hacerlo aumenta la inversión total en inventario de $3 millones a alrededor de $4 millones. Por el contrario, el escenario de “75 piso/99 techo” aumenta tanto el nivel de servicio como reduce el efectivo inmovilizado en el inventario en alrededor de $300,000. Finalmente, el escenario de “Optimización” logra un nivel de servicio 80%, una reducción del 88% actual, pero recorta más de $2 millones del valor del inventario y reduce los costos operativos en más de $400,000 anualmente. A partir de aquí, los gerentes podrían probar otras opciones, como devolver parte de los ahorros de $2 millones para lograr un nivel de servicio promedio más alto.

Resumen

Los paquetes de software modernos para la planificación y la optimización del inventario deben ofrecer tres tipos de análisis de la cadena de suministro: descriptivo, predictivo y prescriptivo. Su combinación permite a los administradores de inventario realizar un seguimiento de sus operaciones (descriptivo), pronosticar dónde estarán sus operaciones en el futuro (predictivo) y optimizar sus políticas de inventario en respuesta a la anticipación de condiciones futuras (prescriptivo).

No, no ese tipo de cambio de régimen: nada aquí sobre misiles de crucero y bombarderos furtivos. Y no, no estamos hablando del otro tipo de cambio de régimen que golpea más cerca de casa: barajar el C-Suite en su empresa.

“Cambio de régimen” tiene un tercer significado que es relevante para su profesión como planificador de demanda o administrador de inventario. Para los investigadores en economía y finanzas, el cambio de régimen significa cambios repentinos en el carácter mismo de una serie temporal de observaciones aleatorias. La serie temporal aleatoria en cuestión aquí es la secuencia de conteos de demanda diarios (o semanales o mensuales) para sus productos y artículos de inventario.

La mayoría del software de pronóstico utiliza algoritmos estadísticos para procesar la demanda histórica. Puede agregar pasos adicionales, como incorporar inteligencia de campo del personal de ventas, pero todo comienza con el historial de demanda de cualquier artículo que deba administrar.

La pregunta que plantea el cambio de régimen es, ¿qué datos utiliza? La respuesta simple es "Todo", porque eso conduce a los pronósticos más precisos, pero solo si su mundo de datos es estable. Si su mundo de datos es turbulento, usar todos los datos significa que está basando los pronósticos en condiciones pasadas. A su vez, ingresar datos obsoletos en su algoritmos de pronóstico conduce inevitablemente a una reducción de la precisión del pronóstico.

Tenga en cuenta que lidiar con un cambio de régimen no es lo mismo que lidiar con valores atípicos. Los valores atípicos suelen ser excepciones únicas causadas por eventos transitorios, como una torcedura en su cadena de suministro causada por una gran tormenta de nieve que obstruye todas las rutas de tránsito. Por el contrario, el cambio de régimen persiste durante un período más largo y, por lo tanto, es capaz de causar más daño a sus pronósticos. He aquí una analogía: los valores atípicos tienen que ver con el clima y el cambio de régimen tiene que ver con el clima.

Las formas más drásticas de cambio de régimen son existenciales. La Figura 1 muestra un ejemplo de un cambio existencial: no hubo demanda durante mucho tiempo, y de repente hubo demanda. Si no tenía demanda de un artículo porque no existía pero retiene valores de demanda cero en su base de datos, y luego el artículo se activa y tiene ventas, la transición de nada a algo es un cambio de régimen extremo. Incluir todos esos valores de demanda cero desde antes del "Día Uno" seguramente sesgará los pronósticos estadísticos por debajo de donde deberían estar. Lo mismo sucede si elimina un producto pero sigue registrando una demanda cero: incluir todos esos ceros recientes degrada sus pronósticos de demanda.

En principio, el mantenimiento cuidadoso de registros debería eliminar estos problemas. Debe registrar solo valores cero significativos. Si tiene un elemento nuevo, comience a grabar cuando se publique. Si ya no tiene demanda de un artículo y no espera ninguna, elimínelo de su base de datos o al menos pronostique una demanda cero.

Desafortunadamente, hay una diferencia entre el principio y la práctica. Vemos muchos casos en los que los registros de datos de elementos nuevos e inactivos no se mantienen correctamente, con "ceros falsos" confundidos con "ceros reales". Este problema no es necesariamente el resultado de la incompetencia: por lo general, es un subproducto de la escala del problema, con muy pocas personas tratando de realizar un seguimiento de demasiados elementos.

Estos cambios de régimen existencial son relativamente fáciles de manejar en comparación con formas más sutiles, que parecen afectar a más elementos. La figura 2 muestra dos ejemplos de cambios de régimen en un patrón de ventas continuas. Hay una serie de factores que pueden cambiar la demanda de un artículo: el rendimiento de la fuerza de ventas, los esfuerzos de marketing y publicidad, las acciones de la competencia y del proveedor, la aparición de nuevos clientes o la desaparición de clientes antiguos, etc. 1 unidad por día pero de repente se duplica (o viceversa), eso es un cambio de régimen. En el nuevo orden mundial, la demanda es de 2 unidades/día y los pronósticos deberían reflejar eso. En cambio, los algoritmos de pronóstico estadístico pronosticarán muy poca demanda si se alimentan todos los datos, incluidos los anteriores al cambio de régimen.

¿Cómo te proteges del cambio de régimen? La respuesta es la misma para el dictador más cruel o el planificador de demanda más inocente: Inteligencia. Y debido a que las amenazas son muchas, la inteligencia se automatiza mejor. Los sistemas de software modernos tienen la capacidad de examinar decenas de miles de elementos en busca de signos de cambio de régimen. Luego, el software puede llamar su atención sobre los elementos problemáticos y pedirle que designe qué datos recientes usar en los cálculos. O el software puede detectar y corregir automáticamente el cambio de régimen, trabajando rápidamente a una escala que derrotaría fácilmente a cualquier persona ocupada que trabaja "a mano".

El nivel de servicio es un indicador clave de rendimiento para las empresas que dan prioridad a la satisfacción de la demanda de los clientes. El nivel de servicio se define como la probabilidad de sobrevivir a un tiempo de espera de reabastecimiento sin desabastecerse.

La mejor práctica de administración de inventario comienza con el establecimiento de objetivos de nivel de servicio, luego calcula los puntos de pedido (también llamados Mins) para lograr esos objetivos. Estos cálculos deben tener en cuenta la variabilidad tanto en la demanda como en el tiempo de espera del reabastecimiento. Hay muchos sistemas de software disponibles para hacer estos cálculos. Si todo sale bien, el nivel de servicio alcanzado termina muy cerca del nivel de servicio objetivo. Desafortunadamente, a menudo hay una brecha dolorosa entre los dos.

Una de las razones de la brecha son los modelos de demanda poco realistas. En muchos casos, el software para calcular los puntos de pedido utiliza fórmulas de libros de texto basadas en suposiciones matemáticas que simplifican el análisis a expensas del realismo. Muchos libros de texto de "Inventario 101" usan fórmulas que asumen que la demanda tiene una distribución Normal (también conocida como la "curva en forma de campana") para productos terminados y la distribución de Poisson para repuestos. Afortunadamente, ahora existen sistemas de pronóstico y optimización de inventario que procesan los historiales de demanda reales de los artículos del inventario utilizando pronósticos probabilísticos. Estas soluciones calculan una estimación precisa de la distribución, no una versión idealizada. Para obtener más información, consulte este blog anterior sobre de pronóstico probabilístico:

Pero hay una segunda fuente de error en los libros de texto que opera de manera invisible en muchos paquetes de software de inventario: "insuficiencia".

Los cálculos de los puntos de reposición casi siempre asumen que los desabastecimientos surgen cuando la demanda total durante un intervalo de reposición excede el punto de reposición. Por ejemplo, suponga que la demanda promedia 1 unidad por día. Si el tiempo de entrega es de 5 días, entonces, en promedio, la demanda de tiempo de entrega es de 5 unidades. Establecer el punto de reorden en 5 unidades produciría un nivel de servicio irrisorio en algún lugar cercano a 50%. Agregar existencias de seguridad al cálculo podría dar como resultado un punto de pedido de, digamos, 11 unidades, lo que podría corresponder a un nivel de servicio de 95%. Otra forma de decir esto es que, a partir de un punto de pedido de 11 unidades, debería haber una posibilidad de que el 95% sobreviva el plazo de entrega de 5 días sin experimentar una demanda acumulada de más de 11 unidades. ¡Teóricamente!

Lo que falta en este análisis es el fenómeno del subimpulso. Undershoot significa que el tiempo de entrega comienza no a el punto de pedido pero abajo eso. El subimpulso ocurre cada vez que la demanda que superó el punto de pedido redujo el stock abajo (no abajo a) el punto de pedido. La siguiente figura muestra los ciclos de reabastecimiento con y sin rebasamiento. Undershoot te roba el bolsillo incluso antes de que comiences a tirar los dados. Engaña al profesional de inventario haciéndole creer que sus puntos de reorden son suficientes para lograr sus objetivos, mientras que el desempeño real no alcanzará la calificación.

Solo hay una situación en la que el rebasamiento no es una preocupación: cuando la demanda siempre es cero o una unidad. En ese caso, undershoot es imposible. Pero en todos los demás casos, es seguro que se producirá una subestimación hasta cierto punto, y puede socavar gravemente el nivel de servicio realmente alcanzado por una determinada elección de punto de pedido. Nuestros análisis muestran que las condiciones más vulnerables a la subestimación implican una demanda altamente intermitente y sesgada con plazos de entrega muy cortos; las mismas condiciones se vuelven más comunes debido a las tendencias del mercado.

¿Qué se puede hacer para protegerse del efecto de la falta de alcance en los cálculos del punto de pedido? Utilice un software de pronóstico y optimización de inventario que no esté vinculado a las suposiciones de los libros de texto antiguos y, en su lugar, tenga en cuenta automáticamente la insuficiencia al calcular el nivel de servicio producido por cualquier elección de punto de pedido.

Para ver la solución de optimización de inventario de Smart Software en acción, regístrese para ver una demostración grabada a continuación:

Resumen

Establecer un objetivo nivel de servicio o tasa de llenado es una decisión estratégica sobre la gestión de riesgos de inventario. Elegir los niveles de servicio puede ser difícil. Los factores relevantes incluyen los niveles de servicio actuales, los plazos de reabastecimiento, las restricciones de costos, el dolor que la escasez le causa a usted y a sus clientes, y su posición competitiva. El establecimiento de objetivos a menudo se aborda mejor como una colaboración entre operaciones, ventas y finanzas. El software de optimización de inventario es una herramienta esencial en el proceso.

Opciones de nivel de servicio

El nivel de servicio es la probabilidad de que no ocurra escasez entre el momento en que solicita más existencias y cuando llega al estante. El rango razonable de niveles de servicio es de alrededor de 70% a 99%. Los niveles por debajo de 70% pueden indicar que no le importan o que no puede manejar a sus clientes. Los niveles de 100% casi nunca son apropiados y generalmente indican un inventario muy inflado.

Factores que influyen en la elección del nivel de servicio

Varios factores influyen en la elección del nivel de servicio para un artículo de inventario. Estos son algunos de los más importantes.

Niveles de servicio actuales:
Un lugar razonable para comenzar es averiguar cuáles son sus niveles de servicio actuales para cada artículo y en general. Si ya está en buena forma, entonces el trabajo se convierte en el más fácil de ajustar una solución que ya es buena. Si se encuentra en malas condiciones ahora, establecer los niveles de servicio puede ser más difícil. Sorprendentemente, pocas empresas tienen datos sobre esta importante métrica en toda su flota de artículos de inventario. Lo que sucede a menudo es que los puntos de reorden crecen de forma aleatoria a partir de las elecciones realizadas en la prehistoria corporativa y rara vez, a veces nunca, se revisan y actualizan sistemáticamente. Dado que los puntos de pedido son un determinante importante de los niveles de servicio, se deduce que los niveles de servicio "simplemente suceden". El software de optimización de inventario puede convertir sus puntos de pedido y plazos de entrega actuales en estimaciones sólidas de sus niveles de servicio actuales. Este análisis a menudo revela un subconjunto de elementos con niveles de servicio demasiado altos o demasiado bajos, en cuyo caso tiene orientación sobre qué elementos ajustar hacia abajo o hacia arriba, respectivamente.

Plazos de reabastecimiento:
Algunas empresas ajustan los niveles de servicio para que coincidan plazos de reabastecimiento. Si toma mucho tiempo hacer o comprar un artículo, entonces toma mucho tiempo recuperarse de una escasez. En consecuencia, elevan los niveles de servicio en los artículos con mucho tiempo de entrega y los reducen en los artículos para los que los retrasos serán breves.

Restricciones de costo:
El software de optimización de inventario puede encontrar las formas más económicas de alcanzar objetivos de alto nivel de servicio, pero los objetivos agresivos inevitablemente implican costos más altos. Es posible que los costos limiten su elección de objetivos de nivel de servicio. Los costos vienen en varios sabores. La “inversión en inventario” es el valor en dólares del inventario. Los “costos operativos” incluyen tanto los costos de mantenimiento como los costos de pedido. Las restricciones a la inversión en inventario a menudo se imponen a los ejecutivos de inventario y siempre implican límites máximos en los objetivos de nivel de servicio; el software puede hacer explícitas estas relaciones pero no eliminar la necesidad de elegir. Es menos común oír hablar de techos en los costos operativos, pero siempre son al menos un factor secundario que aboga por niveles de servicio más bajos.

Costos de escasez:
Los costos de escasez dependen de si su política de escasez requiere pedidos pendientes o pérdida de ventas. En cualquier caso, los costos de escasez funcionan en contra de la inversión en inventario y los costos operativos al argumentar por niveles de servicio más altos. Es posible que estos costos no siempre se expresen en términos de dólares, como en el caso de los suministros médicos/quirúrgicos, donde los costos de escasez se denominan en términos de morbilidad y mortalidad.

Competencia:
Cuanto más cerca esté su empresa de dominar su mercado, más podrá reducir los niveles de servicio para ahorrar dinero. Sin embargo, retroceder demasiado conlleva riesgos: alienta a los clientes potenciales a buscar en otra parte y alienta a los competidores. Por el contrario, la alta disponibilidad de productos puede contribuir en gran medida a reforzar la posición de un jugador menor.

Orientación colaborativa

Los ejecutivos de inventario pueden ser los encargados de establecer los objetivos de nivel de servicio, pero puede ser mejor colaborar con otras funciones al realizar estas llamadas. Finanzas puede compartir cualquier "línea roja" al principio del proceso, y se les debe asignar la tarea de estimar los costos de mantenimiento y pedidos. Las ventas pueden ayudar a estimar los costos de escasez al explicar las reacciones probables de los clientes ante los pedidos pendientes o la pérdida de ventas.

El papel del software de planificación y optimización de inventario

Sin un software de optimización de inventario, establecer objetivos de nivel de servicio es pura conjetura: es imposible saber cómo se desarrollará un objetivo dado en términos de inversión en inventario, costos operativos, costos de escasez. El software puede calcular las curvas de compensación cuantitativas y detalladas requeridas para tomar decisiones informadas o incluso recomendar el nivel de servicio objetivo que resulte en el costo total más bajo considerando los costos de mantenimiento, los costos de pedido y los costos de desabastecimiento. Sin embargo, no todas las soluciones de software son iguales. Puede ingresar un nivel de servicio 99% definido por el usuario en su sistema de planificación de inventario o el sistema podría recomendar un servicio objetivo, pero eso no significa que realmente alcanzará ese nivel de servicio establecido. De hecho, es posible que ni siquiera se acerque a alcanzarlo y logre un nivel de servicio mucho más bajo. ¡Hemos observado situaciones en las que un nivel de servicio objetivo de 99% en realidad logró un nivel de servicio de solo 82%! Cualquier decisión que se tome como resultado del objetivo dará como resultado una mala asignación no intencionada del inventario, consecuencias muy costosas y muchas explicaciones por hacer. Así que asegúrese de consultar nuestro próximo artículo de blog sobre cómo medir la precisión de su pronóstico de nivel de servicio para no cometer este costoso error.

En nuestro último blog planteamos la pregunta: ¿Cómo puede estar seguro de que realmente tiene una política para la planificación del inventario y la previsión de la demanda? Explicamos cómo la falta de comprensión de los conceptos básicos por parte de una organización (cómo se crea un pronóstico, cómo se determinan las reservas de existencias de seguridad y cómo/por qué se ajustan estos valores) contribuye a la precisión deficiente del pronóstico, al inventario mal asignado y a la falta de confianza en el conjunto. proceso.

En este blog, revisamos 10 preguntas específicas que puede hacer para descubrir lo que realmente está sucediendo en su empresa. Detallamos las respuestas típicas proporcionadas cuando en realidad no existe una política de previsión/planificación de inventario, explicamos cómo interpretar estas respuestas y ofrecemos algunos consejos claros sobre qué hacer al respecto.

Empieza siempre con un simple hipotético ejemplo. Centrarse en un problema específico que acaba de experimentar provocará respuestas defensivas que ocultarán la historia completa. El objetivo es descubrir el enfoque real utilizado para planificar el inventario y los pronósticos que se ha integrado en el cálculo mental o en las hojas de cálculo. Aquí hay un ejemplo:

Suponga que tiene 100 unidades disponibles, el tiempo de espera para reponer es de 3 meses y la demanda mensual promedio es de 20 unidades. ¿Cuándo debería pedir más? ¿Cuánto pedirías? ¿Cómo cambiará su respuesta si los recibos esperados de 10 por mes estuvieran programados para llegar? ¿Cómo cambiará su respuesta si el artículo es un artículo A, B o C, el costo del artículo es alto o bajo, el tiempo de entrega del artículo es largo o corto? En pocas palabras, cuando programa un trabajo de producción o realiza un nuevo pedido con un proveedor, ¿por qué lo hizo? ¿Qué desencadenó la decisión de obtener más? ¿Qué insumos de planificación se consideraron?

Al obtener respuestas a la pregunta anterior, concéntrese en descubrir las respuestas a las siguientes preguntas:

1. ¿Cuál es el enfoque de reabastecimiento subyacente? Por lo general, será uno de mínimo/máximo, previsión/stock de seguridad, punto de reorden/cantidad de pedido, revisión periódica/pedido hasta o incluso alguna combinación extraña.

2. ¿Cómo se calculan realmente los parámetros de planificación, como los pronósticos de demanda, los puntos de reorden o Min/Max?? No es suficiente saber que usa Min/Max. Tienes que saber exactamente cómo se calculan estos valores. Respuestas como "Usamos el historial" o "Usamos un promedio" no son lo suficientemente específicas. Necesitará respuestas que describan claramente cómo se usa la historia. Por ejemplo, “Tomamos un promedio de los últimos 6 meses, lo dividimos por 30 para obtener un promedio diario y luego lo multiplicamos por el tiempo de entrega en días. Para los artículos 'A', multiplicamos el tiempo de entrega promedio por 2 y para los artículos 'B' usamos un multiplicador de 1,5". (Si bien ese no es un enfoque técnico especialmente bueno, al menos tiene una lógica clara).

Una vez que tenga una política bien definida, puede identificar sus debilidades para mejorarla. Pero si la respuesta proporcionada no va mucho más allá de "Usamos el historial", entonces no tiene una política para empezar. Las respuestas a menudo revelarán que diferentes planificadores usan la historia de diferentes maneras. Algunos pueden considerar solo la demanda más reciente, otros pueden almacenar de acuerdo con el promedio de los períodos de mayor demanda, etc. En otras palabras, es posible que en realidad tenga múltiples "políticas" mal concebidas.

3. ¿Se utilizan los pronósticos para impulsar la planificación del reabastecimiento y, de ser así, cómo? Muchas empresas dirán que pronostican, pero sus pronósticos se calculan y utilizan de manera diferente. ¿Se usa el pronóstico para predecir qué inventario disponible habrá en el futuro, lo que resultará en la activación de un pedido? ¿O se usa para derivar un punto de reorden pero no para predecir cuándo ordenar (es decir, predigo que venderemos 10 a la semana para ayudar a protegernos contra el desabastecimiento, ordenaré más cuando llegue a 15)? ¿Se utiliza como una guía para que el planificador ayude a determinar subjetivamente cuándo debe pedir más? ¿Se utiliza para establecer pedidos abiertos con proveedores? Algunos lo usan para impulsar MRP. Necesitará saber estos detalles. Una respuesta completa a esta pregunta podría verse así: “Mi pronóstico es 10 por semana y mi tiempo de entrega es de 3 semanas, por lo que hago que mi punto de reorden sea un múltiplo de ese pronóstico, generalmente 2 veces la demanda del tiempo de entrega o 60 unidades para artículos importantes y uso un múltiplo más pequeño para artículos menos importantes. (Nuevamente, no es un gran enfoque técnico, pero claro).

4. ¿Qué técnica se utiliza realmente para generar el pronóstico? ¿Es un promedio, un modelo de tendencia como el suavizado exponencial doble, un modelo estacional? ¿La elección de la técnica cambia según el tipo de datos de demanda o cuando hay nuevos datos de demanda disponibles? (Las piezas de repuesto y los artículos de gran volumen tienen patrones de demanda muy diferentes). ¿Cómo selecciona el modelo de pronóstico? ¿Este proceso está automatizado? ¿Con qué frecuencia se reconsidera la elección del modelo? ¿Con qué frecuencia se recalculan los parámetros del modelo? ¿Cuál es el proceso utilizado para reconsiderar su enfoque? La respuesta aquí documenta cómo se producen los pronósticos de referencia. Una vez determinado, puede realizar un análisis para identificar si otros métodos de pronóstico mejorarían Precisión de pronóstico. Si no está documentando la precisión del pronóstico y realizando un análisis de "valor agregado del pronóstico", entonces no está en condiciones de evaluar adecuadamente si los pronósticos que se producen son los mejores que pueden ser. Perderá oportunidades para mejorar el proceso, aumentar la precisión de los pronósticos y educar a la empresa sobre qué tipo de error de pronóstico es normal y debe esperarse.

5. ¿Cómo utiliza el stock de seguridad? Observe que la pregunta no era "¿Utiliza stock de seguridad?" En este contexto, y para simplificar, el término "stock de seguridad" significa stock utilizado para amortiguar el inventario frente a la variabilidad de la oferta y la demanda. Todas las empresas utilizan enfoques de amortiguamiento de alguna manera. Sin embargo, hay algunas excepciones. Tal vez usted es un fabricante de taller que adquiere todas las piezas a pedido y sus clientes están completamente bien esperando semanas o meses para que usted obtenga material, fabrique, control de calidad y envíe. O tal vez usted es un fabricante de gran volumen con toneladas de poder adquisitivo, por lo que sus proveedores establecieron almacenes locales que están llenos y listos para proporcionarle el inventario casi de inmediato. Si estas descripciones no describen a su empresa, definitivamente tendrá algún tipo de protección para protegerse contra la variabilidad de la oferta y la demanda. Es posible que no utilice el campo "stock de seguridad" en su ERP, pero definitivamente está almacenando en búfer.

Se pueden proporcionar respuestas como "No usamos inventario de seguridad porque pronosticamos". Desafortunadamente, un buen pronostico tendrá una probabilidad del 50/50 de estar por encima o por debajo de la demanda real. Esto significa que incurrirá en una falta de existencias 50% del tiempo sin que se agregue una reserva de existencias de seguridad al pronóstico. Los pronósticos solo son perfectos cuando no hay aleatoriedad. Dado que siempre hay aleatoriedad, deberá almacenar en búfer si no desea tener niveles de servicio abismales.

Si no se revela la respuesta, puede indagar un poco más sobre cómo se utilizan las diferentes palancas de reabastecimiento para agregar posibles amortiguadores, lo que lleva a las preguntas 6 y 7.

6. ¿Alguna vez aumenta el tiempo de entrega o hace el pedido antes de lo que realmente necesita?
En nuestro ejemplo hipotético, su proveedor normalmente tarda 4 semanas en entregar y es bastante consistente. Pero para protegerse contra los desabastecimientos, su comprador ordena rutinariamente 6 semanas en lugar de 4 semanas. El campo de existencias de seguridad en su sistema ERP puede establecerse en cero porque "no usamos existencias de seguridad", pero en realidad, el enfoque de pedido del comprador solo agregó 2 semanas de existencias de reserva.

7. ¿Rellena el pronóstico de demanda?
En nuestro ejemplo, el planificador espera consumir 10 unidades por mes pero “por si acaso” ingresa una previsión de 20 por mes. El campo de stock de seguridad en el sistema MRP se deja en blanco, pero el stock de reserva ahora disfrazado se ha introducido de contrabando en el pronóstico de demanda. Este es un error que introduce un "sesgo de pronóstico". No solo sus pronósticos serán menos precisos, sino que si no se tiene en cuenta el sesgo y otros departamentos agregan existencias de seguridad, tendrá un exceso de existencias.

La naturaleza ad-hoc de los enfoques anteriores complica los problemas al no considerar la oferta o la demanda real. variabilidad del artículo Por ejemplo, el planificador puede simplemente hacer una regla general que duplique el pronóstico de tiempo de entrega para artículos importantes. Una talla única no sirve para todos cuando se trata de gestión de inventario. Este enfoque generará un exceso sustancial de existencias de los artículos predecibles, mientras que la existencia de artículos con demanda intermitente será sustancialmente insuficiente. Puedes leer "Tenga cuidado con las reglas generales simples para administrar el inventario” para obtener más información sobre por qué este tipo de enfoque es tan costoso.

La naturaleza ad-hoc de los enfoques también ignora lo que sucede cuando la empresa se enfrenta a un gran exceso de existencias o agotamiento de existencias. Al tratar de entender lo que sucedió, se examinarán las políticas establecidas. En el caso de un exceso de existencias, el sistema mostrará cero existencias de seguridad. Los líderes empresariales supondrán que no cuentan con ningún inventario de seguridad, se rascarán la cabeza y, finalmente, simplemente culparán al pronóstico, declararán "Nuestro negocio no se puede pronosticar" y seguirán tropezando. Incluso pueden culpar al proveedor por enviar demasiado pronto y hacer que retengan más de lo necesario. En el caso de que se agoten las existencias, pensarán que no tienen suficiente y agregarán arbitrariamente más existencias en muchos artículos sin darse cuenta de que, de hecho, hay muchas existencias de seguridad adicionales incorporadas al proceso. Esto hace que sea más probable que el inventario deba cancelarse en el futuro.

8. ¿Cuál es la terminología de inventario exacta utilizada?? Defina lo que quiere decir con stock de seguridad, mínimo, punto de reorden, EOQ, etc. Si bien hay estándares técnicos definiciones es posible que algo difiera, y la falta de comunicación aquí será problemática. Por ejemplo, algunas empresas se refieren a Min como la cantidad de inventario necesaria para satisfacer la demanda de tiempo de entrega, mientras que otras pueden definir Min como que incluye tanto la demanda de tiempo de entrega como el stock de seguridad para amortiguar la variabilidad de la demanda. Otros pueden significar la cantidad mínima de pedido.

9. ¿El inventario disponible es consistente con la política? Cuando termine su trabajo de detección y todo esté documentado, abra su hoja de cálculo o sistema ERP y mire la cantidad disponible. Debería estar más o menos en línea con sus parámetros de planificación (es decir, si Min/Max es 20/40 y la demanda de tiempo de entrega típica es 10, entonces debería tener aproximadamente de 10 a 40 unidades disponibles en cualquier momento dado). Sorprendentemente, para muchas empresas, a menudo hay una gran inconsistencia. Hemos observado situaciones en las que la configuración Mín./Máx. es 20/40, pero el inventario disponible es de más de 300. Esto indica que cualquier política que se haya prescrito simplemente no se está siguiendo. Eso es un problema mayor

10. ¿Qué vas a hacer a continuación?

La previsión de la demanda y la política de almacenamiento de inventario deben ser procesos bien definidos que todos los involucrados entiendan y acepten.  Debería haber cero misterio..

Para hacer esto correctamente, la variabilidad de la oferta y la demanda debe analizarse y utilizarse para calcular los niveles adecuados de existencias de seguridad. Agregar amortiguadores sin una comprensión implícita de lo que cada unidad adicional de reserva de reserva le está comprando en términos de servicio es como arrojar arbitrariamente un puñado de ingredientes en una receta de pastel. Un pequeño cambio en los ingredientes puede tener un gran impacto en lo que sale del horno: un bocado demasiado dulce pero el siguiente demasiado amargo. Es lo mismo con la gestión de inventario. Un poco más aquí, un poco menos allá, y muy pronto se encontrará con un exceso de inventario costoso en algunas áreas, escasez dolorosa en otras, sin idea de cómo llegó allí y con poca orientación sobre cómo mejorar las cosas.

Moderno optimización del inventario y el software de planificación de la demanda con su análisis avanzado y su sólida base en el análisis de pronósticos puede ayudar mucho con este problema. Pero incluso el mejor software no ayudará si se usa de manera inconsistente.

En nuestros viajes por la escena industrial, notamos que muchas empresas prestan más atención a los giros de inventario de lo que deberían. Nos gustaría desviar parte de esta atención hacia métricas de rendimiento más importantes.

Recuerde la definición: Turnos = Costo anual en dólares de los bienes vendidos / Valor promedio en dólares del inventario. Si vende $1 millones de cosas en un año y tiene un promedio de $100,000 de cosas en el estante cada día, está funcionando en 10 turnos impresionantes (Walmart funciona en alrededor de 8). Supuestamente, tener giros altos indica una gestión eficiente y mantener los giros más altos que los de la competencia es una señal de ventaja competitiva.

Pero como sucede con la mayoría de las métricas de rendimiento, hay más en la historia. Los turnos pueden ser muy importantes para el CFO, pero pueden ser una camisa de fuerza para el COO. Esto se debe a que los Turnos no están directamente relacionados con la atención al cliente; de hecho, un número elevado de Turns puede ser sinónimo de bajos niveles de servicio y tasas de ocupación. El consultor de S&OP, Darrin Oliver, llama a Turns su "métrica favorita" porque "al cliente no le importa Turns".

Suponga que no está satisfecho con su valor actual de Turnos. ¿Qué puedes hacer para aumentar el número? Dado que Turns es una proporción, puede aumentarla aumentando el numerador (bienes vendidos) o disminuyendo el denominador (inventario). Aumentar las ventas es más difícil porque requiere la cooperación del cliente. Decreciente inventario es más fácil porque está completamente bajo su control: simplemente haga pedidos de reabastecimiento más pequeños, lo que también ahorra dinero a corto plazo. De hecho, puede entusiasmarse mucho y reducir el inventario al mínimo. Usted termina con un número más atractivo para Turnos y un serio problema con desabastecimientos, pedidos atrasados, pérdida de ventas, pérdida de buena voluntad de los clientes y pérdida de participación de mercado. ¿Quién está arrepentido ahora?

Aquí hay una versión ligeramente editada de una historia sobre este tema contada por un practicante muy sabio. “En mi otra vida, todo se trataba de mejorar los giros. Por qué, no tengo idea. Así que le señalé los riesgos que corre. Y realmente no estaban interesados. Así que bajamos nuestros inventarios globales a [un nivel más bajo], y luego rompimos el stock a diestra y siniestra diariamente. Nuestros turnos fueron geniales, pero no estábamos ganando dinero, porque no podíamos sacar nada por la puerta, porque no lo teníamos. Cuanto mayores sean sus turnos, menor tendrá que ser su inventario, o simplemente tendrá un flujo realmente bueno. Y en nuestra industria eso es algo muy, muy difícil de lograr. Entonces, si podemos tener turnos razonables pero aún estar en stock, creo que eso es lo que queremos hacer. Puede ser muy frustrante en un mundo de operaciones tratar de explicar lo que hacemos todos los días y cuáles son los riesgos para el negocio cuando la gente financiera solo mira una o dos métricas. Básicamente, están tratando de planificar el negocio en el vacío, y es muy difícil y muy arriesgado hacerlo”.

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.