En otro 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.

Contra qué nos enfrentamos

Como fanático de la tercera generación de los Medias Rojas de Boston, no estoy dispuesto a aceptar el consejo de ningún jugador de béisbol de los Yankees de Nueva York, ni siquiera de uno excelente, pero debo admitir que, a veces, solo necesitas tomar una decisión. Sin embargo, ¿no sería mejor si supiéramos las ventajas y desventajas asociadas con cada decisión? Quizás un camino es más pintoresco pero toma más tiempo mientras que el otro es más directo pero aburrido. Entonces no tendría que simplemente "tomarlo", sino que podría tomar una decisión informada basada en las ventajas/desventajas de cada enfoque.

En el mundo de la planificación de la cadena de suministro, la decisión más fundamental es cómo equilibrar la disponibilidad de artículos con el costo de mantener esa disponibilidad (niveles de servicio y tasas de llenado). En un extremo, puede tener un exceso de existencias y nunca quedarse sin hasta que arruine y tenga que cerrar la tienda para no gastar todo su efectivo en un inventario que no se vende. En el otro extremo, puede tener una gran escasez de existencias y ahorrar un montón en costos de mantenimiento de inventario, pero arruinarse y tener que cerrar la tienda porque todos sus clientes llevaron sus negocios a otra parte.

No hay escapatoria a esta tensión fundamental. La forma de sobrevivir y prosperar es encontrar un equilibrio productivo y sostenible. Para hacer eso, se requieren compensaciones basadas en hechos basadas en los números. Para obtener los números se requiere software.

La deriva general de las cosas es obvia. Si decide mantener más inventario, tendrá más costos de mantenimiento, menores costos de escasez y posiblemente menores costos de pedido. Es imposible saber si esto cuesta o ahorra dinero sin un análisis sofisticado, pero generalmente el resultado es que el costo total aumenta. Pero si invierte en más inventario, ganará algo, porque ofrecerá a sus clientes niveles de servicio y tasas de llenado más altos. Cuánto más alto requiere, como puede suponer, un análisis sofisticado.

Muéstrame los números

Este blog expone cómo se ve un análisis de este tipo. No existe una solución universal que le indique la decisión "correcta". Puede pensar que la decisión correcta es la que mejor se ajusta a sus resultados. Pero para obtener esos números, necesitaría algo que rara vez se ve: un modelo preciso del comportamiento del cliente con respecto al nivel de servicio (consulte nuestro artículo “Cómo elegir un nivel de servicio objetivo”) Por ejemplo, ¿en qué momento un cliente se irá y llevará su negocio a otra parte? ¿Será después de que agote 1% del tiempo, 5% del tiempo, 10% del tiempo? ¿Seguirá manteniendo su negocio siempre y cuando complete los pedidos rápidamente? ¿Será después de un pedido pendiente de 1 día, 2 días? ¿3 semanas? ¿Será después de que esto suceda una vez en una parte importante o muchas veces en muchas partes? Si bien modelar el nivel de servicio preciso que le permitirá mantener a su cliente mientras minimiza los costos parece un ideal inalcanzable, otro tipo de análisis sofisticado es más pragmático. 

El software de optimización y pronóstico de inventario puede tener en cuenta todos los costos asociados, como el costo de agotamiento de existencias, el costo de mantener el inventario y el costo de ordenar el inventario para prescribir un objetivo de nivel de servicio óptimo que produzca el costo total más bajo. Sin embargo, incluso ese nivel de servicio "óptimo" es sensible a los cambios en los costos, lo que hace que los resultados sean potencialmente cuestionables. Por ejemplo, si no estima con precisión los costos precisos (los costos de escasez son los más difíciles), será difícil afirmar definitivamente algo como "Si aumento mi inventario disponible en un promedio de una unidad para todos los artículos en un importante familia de productos, mi empresa verá una ganancia neta de $170,500. Esa ganancia aumenta hasta llegar a 4 unidades. A 4 unidades o más, el rendimiento disminuye debido a los excesivos costos de tenencia. Por lo tanto, la mejor decisión al tener en cuenta la retención, el pedido y el agotamiento de existencias proyectados es aumentar el inventario en 3 unidades para ver una ganancia neta de más de $500,000.  

A falta de ese ideal, puede hacer algo que es más simple pero extremadamente valioso: cuantificar la curva de compensación entre el costo del inventario y la disponibilidad del artículo. Si bien no necesariamente sabrá el nivel de servicio al que debe apuntar, conocerá los costos de los diferentes niveles de servicio. Luego, puede ganar mucho dinero encontrando un buen lugar para estar en esa curva de compensación y comunicando dónde está en riesgo, dónde no, y estableciendo expectativas con los clientes y las partes interesadas internas. Sin la curva de compensación para guiarlo, está volando a ciegas sin forma de modificar racionalmente la política de almacenamiento.

Un escenario del que aprender

Esbocemos una curva de compensación realista. Comenzamos con un escenario que requiere una decisión de gestión. El escenario que usaremos y los supuestos asociados sobre la demanda, los plazos de entrega y los costos se detallan a continuación:

Política de inventario

• Revisión periódica: reordenar las decisiones tomadas cada 30 días
• Orden hasta el nivel ("S") - Variado de 30 a 60 unidades
• Política de escasez: permite pedidos pendientes, sin pedidos perdidos

Pedir

• La demanda es intermitente
• Promedio = 0,8 unidades por día
• Desviación estándar = 1,2 unidades por día
• Mayor demanda en un año ≈ 9
• % de días sin demanda = 53%

Tiempo de espera

• Aleatorio a los 7, 14 o 21 días con probabilidades 70%, 20% y 10%, respectivamente

Parámetros de costo

• Costo de mantenimiento = $1 por día
• Costo de pedido = $10 por pedido sin importar el tamaño del pedido
• Costo de escasez = $100 por unidad que no se envía inmediatamente del stock

Imaginamos una política de control de inventario que se conoce en el comercio como una política de "revisión periódica" o (T,S). En este caso, el Período de revisión ("T") es de 30 días, lo que significa que cada 30 días se verifica la posición del inventario y se toma una decisión de pedido. La cantidad del pedido es la diferencia entre el número observado de unidades disponibles y la cantidad del pedido hasta el final ("S"). Entonces, si el inventario de fin de mes es de 12 unidades y S = 20, la cantidad del pedido sería S – 12 = 20 -1 2 = 8. El próximo mes, es probable que la cantidad del pedido sea diferente. Si el inventario alguna vez se vuelve negativo (pedidos atrasados) durante un período de revisión, el próximo pedido intenta restaurar el equilibrio ordenando más para llenar esos pedidos atrasados. Por ejemplo, si el inventario es -5 (es decir, 5 unidades ordenadas por no disponibles para envío, el siguiente pedido sería S – (-5) = S + 5. Detalles del flujo de demanda hipotético, plazos de entrega del proveedor y elementos de costo se muestran a continuación en la Figura 1. La Figura 2 muestra una muestra de la demanda diaria y el inventario diario durante cinco períodos de revisión. intermitente, como ocurre a menudo con las piezas de repuesto y, por lo tanto, es difícil planificarlo.

Figura 1: Diferentes opciones de política de inventario (pedir hasta), costos asociados y niveles de servicio

Figura 2: Detalle de cinco meses de operación del sistema dada una de las políticas

El software de planificación de inventario es nuestro amigo

El software codifica la lógica de la operación del sistema (T,S), genera muchos escenarios de demanda hipotéticos pero realistas, calcula cómo se desarrolla cada uno de esos escenarios y luego mira hacia atrás en la operación simulada (aquí, 10 años o 3650 días consecutivos) para calcular las métricas de costo y rendimiento.

Para revelar la curva de compensación, realizamos varios experimentos computacionales en los que variamos el nivel de pedido hasta el nivel, S. Las gráficas de la Figura 2 muestran el comportamiento del inventario disponible en la alternativa "más rica" con S = 60. En el fragmento que se muestra en la Figura 2, el inventario disponible nunca se acerca a agotarse. Puedes leer eso también. Una, un poco ingenua, es decir “Bien, estamos bien protegidos”. La otra, más agresiva, es decir, “Oh no, estamos hinchados. Me pregunto qué pasaría si redujéramos S.”

La curva de compensación revelada

La Figura 3 muestra los resultados de reducir S de 60 a 30 en pasos de 5 unidades. La tabla muestra que el Costo total es la suma del Costo de mantenimiento, el Costo de pedido y el Costo de escasez. Para la póliza (T,S), el costo de pedido es siempre el mismo, ya que un pedido se realiza como un reloj cada 30 días. Pero los otros componentes del costo responden a los cambios en S.

Figura 3: Los resultados experimentales y la curva de compensación correspondiente que muestra cómo cambiar el nivel de pedido hasta el nivel ("S") afecta tanto el nivel de servicio como el costo anual total

Tenga en cuenta que el nivel de servicio siempre es más bajo que la tasa de llenado en estos escenarios. Como profesor, siempre pienso en esta diferencia en términos de calificación de exámenes. Cada ciclo de reabastecimiento es como una prueba. El nivel de servicio se trata de la probabilidad de un desabastecimiento, por lo que es como la calificación en el examen de aprobación/reprobación con una pregunta que debe responderse a la perfección. Si no hay desabastecimiento en un ciclo, es una A. Si hay desabastecimiento, es una F. No importa si es una unidad que no se suministra o 50, sigue siendo una F. Pero la tasa de llenado es como una pregunta que se califica con crédito parcial. Por lo tanto, si le falta una de diez unidades, obtiene una tasa de llenado de 90% para ese ciclo, no 0%. Es importante comprender la diferencia entre estas dos métricas importantes para la planificación del inventario: consulte este vlog que describe nivel de servicio frente a tasa de llenado a través de un ejercicio interactivo en Excel.

La trama en la Figura 3 es la verdadera noticia. Combina el costo total y el nivel de servicio para varios niveles de S. Si lee el gráfico de derecha a izquierda, nos dice que se pueden obtener ahorros de costos drásticos al reducir S con una penalización muy pequeña en términos de disponibilidad reducida de artículos. Por ejemplo, la reducción de S de 60 a 55 ahorra cerca de $800 por año en este artículo, mientras que reduce un poco el nivel de servicio de (esencialmente) 100% a un aún impresionante 99%. Cortar S un poco más hace lo mismo, aunque no tan dramáticamente. Si lee el gráfico de izquierda a derecha, verá que pasar de S = 30 a S = 35 cuesta alrededor de $1000 por año, pero mejora el nivel de servicio de un grado F (45%) a al menos un grado C (71%). Después de eso, empujar S más alto cuesta progresivamente más mientras se gana progresivamente menos.

La curva de compensación no le da una respuesta sobre cómo establecer el nivel de orden hasta el nivel, pero le permite evaluar los costos y beneficios de cada respuesta posible. Tómese un minuto y finja que este es su problema: ¿Dónde le gustaría estar a lo largo de la curva de compensación?

Puede objetar y decir que odia sus elecciones y quiere cambiar el juego. ¿Hay escape de la curva? No de la curva general, pero es posible que pueda moldear una curva menos dolorosa. ¿Cómo?

Puede que tengas otras cartas para jugar. Una vía es tratar de “moldear” la demanda para que sea menos variable. El diagrama de demanda en la Figura 2 muestra mucha variabilidad. Si pudiera suavizar la demanda, toda la curva de compensación se desplazaría hacia abajo, haciendo que cada elección fuera menos costosa. Una segunda vía es tratar de reducir la media y la variabilidad de los plazos de entrega de los proveedores. Lograr cualquiera de los dos también desplazaría la curva hacia abajo para que la elección fuera menos dolorosa. Consulta nuestro artículo sobre cómo los proveedores influyen en sus costos de inventario

Resumen

La curva de compensación siempre está con nosotros. A veces podemos hacerlo más amigable, pero siempre elegimos nuestro lugar a lo largo de él. Es mejor saber lo que está obteniendo con cualquier elección de política de inventario que tratar de adivinar, y la curva le da eso. Cuando tiene una estimación precisa de esa curva, ya no está volando a ciegas cuando se trata de la planificación del inventario. 

Un profesional de inventario que es responsable de 10 000 artículos tiene 10 000 cosas por las que estresarse todos los días. Duplica eso para alguien responsable de 20,000 artículos.

En el ajetreo de los negocios, las decisiones rutinarias a menudo pasan a un segundo plano después de la lucha contra incendios: lidiar con los contratiempos de los proveedores, corregir los errores de papeleo, recuperarse de la colisión entre un camión y el muelle de carga.

Mientras tanto, sin embargo, su empresa políticas de control de inventario acumulado seguir haciendo lo que hacen, incluso si están perdiendo dinero. Un buen gerente se tomará el tiempo para escuchar el "ruido de fondo", incluso cuando escuche fuertes golpes en el almacén.

Considere la configuración actual de sus parámetros de control de inventario (p. ej., puntos de pedido y cantidades de pedidos). Es fácil pensar en estas como decisiones de "despedir y olvidar". Pero estas configuraciones generalmente se acumulan con el tiempo y terminan formando una mezcolanza de decisiones de juicio olvidadas que pueden no estar alineadas con su entorno operativo actual. Muchos factores pueden alejarse de sus niveles anteriores, como los plazos de entrega de los proveedores, los costos de pedido o la demanda promedio de artículos. Estos cambios pueden forzar compensaciones invisibles que no son lo mejor para usted.

Es aconsejable revisar estas configuraciones de control de vez en cuando para ver si es posible alinear sus operaciones diarias con las realidades actuales. Por supuesto, sería inviable para un gerente ocupado calcular manualmente los efectos de cambiar la configuración de control en, digamos, 10 000 artículos. Pero para eso está el software moderno de optimización de inventario y planificación de la demanda: hacer factibles las tareas analíticas a gran escala. Dicho software le permitirá procesar automáticamente nueva información y calcular ajustes a escala. el resultado será victorias fáciles – muchos de los cuales de otro modo no se realizarían. Y ahorrar continuamente un poco aquí y allá se suma a dólares significativos cuando administra miles de artículos.

Considere este ejemplo. La empresa A utiliza un sistema de inventario de revisión periódica. Cada 30 días, verifican el inventario disponible de todos sus artículos y deciden cuánto inventario de reposición ordenar. Cada uno de sus 10.000 artículos tiene un nivel de pedido hasta el que determina el tamaño de sus pedidos de reabastecimiento.

Por ejemplo, supongamos que el artículo 1234 tiene un nivel de pedido hasta 74, determinado al tener en cuenta la demanda promedio de artículos de 1,0 unidades por día, un tiempo promedio de reabastecimiento de 8 días y una tasa de cumplimiento objetivo de 90% para este artículo. . La elección de 74 como nivel de orden hasta el nivel permite a la empresa A alcanzar su objetivo de tasa de cumplimiento 90% para el artículo 1234, pero también da como resultado un nivel de inventario disponible promedio de 40 unidades. A $1,500 por unidad, este artículo por sí solo representa $45,000 de inversión en inventario.

Supongamos ahora que la demanda promedio de artículos aumentaría de 1,0 a 1,2 unidades por día. ¡Sin que nadie se diera cuenta, la tasa de relleno del artículo 1234 se reduciría a 82%!

Ahora suponga que la demanda cambiara en la otra dirección y descendiera a 0,8 unidades/día. Al igual que con el aumento en la demanda promedio de 1,0 a 1,2 unidades/día, este tipo de cambio es difícil de ver cuando se observa una gráfica (consulte la Figura 1), pero puede tener un impacto operativo significativo. En este caso, la tasa de llenado aumentaría a un generoso 96% pero el inventario disponible también aumentaría: de 40 unidades a 46. Esas seis unidades adicionales representarían $9,000 en exceso de inventario.

Figura 1: Muestras de demanda diaria con dos valores medios diferentes. La diferencia en la demanda es imperceptible a simple vista, pero si no se tiene en cuenta, tendrá un gran impacto operativo en el gasto de inventario y los niveles de servicio.

Ahora imagine pequeños cambios similares que pasan desapercibidos en una flota completa de 10,000 artículos de inventario. El impacto financiero total de todos esos cambios sería suficiente para entrar en el radar de cualquier CFO. Tratar de mantenerse al tanto de esta turbulencia sería imposible si se hiciera manualmente, pero el software moderno de optimización de inventario podría calcular los ajustes adecuados automáticamente con la frecuencia que su empresa pueda manejar, incluso a diario, ayudándolo a lograr mejoras sustanciales en los niveles de servicio, la eficiencia del inventario, mientras reduce el desabastecimiento. y costos de mantenimiento!

Probar soluciones de software a través de una serie de competencias empíricas puede ser una opción considerable. Para la previsión/planificación de la demanda, una prueba tradicional de "retención" en la que los datos de 2014-2018 se proporcionan a los proveedores de software y los datos de 2019 se reservan para una comparación posterior con las previsiones proporcionadas por los proveedores de la competencia. Luego, la empresa mide el error de pronóstico y el sesgo. Este enfoque se recomienda casi universalmente para evaluar la precisión de los pronósticos. Es una buena manera de evaluar la precisión del pronóstico mensual o semanal, pero es mínimamente útil si tiene un objetivo diferente: optimizar el inventario.

En nuestro último blog, discutimos cómo elegir un nivel de servicio específico. Indicamos que el hecho de que establezca un objetivo (o un sistema recomiende un objetivo) no significa que realmente lo logrará. La forma correcta de medir la precisión si está interesado en optimizar los niveles de existencias es centrarse en la precisión de la proyección del nivel de servicio. Esto tendrá en cuenta tanto la demanda de tiempo de entrega como el stock de seguridad.

Establecer un nivel de servicio objetivo es una decisión estratégica sobre la gestión de riesgos de inventario. El software de inventario hace el trabajo táctico al calcular los puntos de reorden (también conocidos como minutos) destinados a lograr un objetivo definido por el usuario o que logrará un objetivo óptimo calculado por el sistema. Pero si el software usa el modelo de demanda incorrecto, el nivel de servicio alcanzado perderá el objetivo, a veces significativamente. El resultado de este error será escasez o aumento del inventario, según la dirección del error.

La previsión es un medio para un fin. El fin es optimizar los niveles de inventario. Debido a que la demanda es incierta, las empresas que necesitan proporcionar incluso niveles de servicio moderados deben almacenar más de lo previsto, a menudo mucho más. Pero, ¿un error de pronóstico bajo no significa un inventario de seguridad más bajo? ¿Cuanto mejores sean mis pronósticos, menor será mi inventario? Si verdad. Pero lo que importa al determinar el inventario requerido son los pronósticos precisos de la demanda más probable y las estimaciones precisas de la variabilidad en torno a la demanda más probable.

Especialmente con demanda intermitente de cola larga, las evaluaciones de precisión de pronóstico tradicionales sobre un horizonte de pronóstico convencional de 12 meses pierden el punto de tres maneras.

– En primer lugar, la escala de tiempo relevante para la optimización del inventario es el plazo de reposición, que suele ser mucho más corto que 12 meses. La demanda durante los plazos de entrega medidos en días o semanas tiene una volatilidad que se promedia en horizontes de previsión a largo plazo. Esto es malo porque tener en cuenta el efecto de la volatilidad es esencial para el cálculo de los puntos de pedido óptimos.

– Segundo, la precisión del pronóstico evaluada sobre un horizonte de pronóstico de varios meses se enfoca en el error típico en un mes típico dentro del horizonte. Por el contrario, la optimización del inventario requiere un enfoque en la demanda acumulada, no en la demanda período por período.

– En tercer lugar, y lo más importante, las métricas de error de pronóstico se centran en la mitad de la distribución de la demanda, con el objetivo de estimar la demanda más probable. Pero establecer puntos de reorden implica estimar percentiles altos de la distribución de la demanda acumulada durante un tiempo de entrega. Estimar el medio un poco mejor pero no tener idea de, digamos, el percentil 95, no es útil.

Considere este ejemplo hipotético. Si el proveedor A pronostica 20 unidades con un error de 110% y el proveedor B pronostica 22 unidades con un error de 105%, entonces el proveedor B tiene una ventaja en el juego de pronóstico. Pero si quieres un alto nivel de servicio y la demanda es intermitente, tendrás que almacenar mucho más de 20 o 22 unidades. Supongamos que selecciona la tecnología del proveedor B para planificar los niveles de existencias. Entonces se da cuenta de que cuando planifica los puntos de reorden para lograr un nivel de servicio 95%, a menudo se queda corto, mucho más a menudo que el 5% esperado en ese momento. Se da cuenta de que el enfoque del proveedor B subestima por completo el stock de seguridad necesario para lograr el objetivo de servicio deseado. Centrarse en el error de previsión de los proveedores no va a ayudar. Llegará a desear haber verificado los proveedores A y B. precisión del nivel de servicio. Ahora está atascado ajustando arbitrariamente los objetivos de nivel de servicio del proveedor B para compensar el déficit.

Entonces, lo que se necesita en las competencias de proveedores es la evaluación de las capacidades de sus sistemas para pronosticar con precisión el inventario requerido para cumplir con un nivel de servicio determinado durante el tiempo de reabastecimiento de un artículo. Centrarse estrictamente en medir el error de pronóstico no es apropiado si la misión está administrando el inventario. Esto es especialmente cierto para artículos de cola larga con demanda intermitente o artículos que tienen un volumen medio a alto pero que no tienen una distribución de demanda que parezca la clásica "curva en forma de campana" (distribución normal).

El resto de este blog explica cómo probar la precisión de los cálculos del nivel de servicio del software, para que pueda monitorear el riesgo de perder sus objetivos de nivel de servicio. Recomendamos esta prueba de precisión sobre las pruebas tradicionales de "pronóstico versus datos reales" porque proporciona mucha más información sobre cómo las recomendaciones del punto de pedido influirán en los niveles de inventario y el servicio al cliente.

El personal de la oficina está analizando la métrica de precisión de pronóstico correcta para la planificación de inventario

Nivel de servicio definido

Considere un solo artículo de inventario. Cuando el inventario cae por debajo del punto de pedido, se genera un pedido de reposición. Esto inicia un período de riesgo que dura tanto como el tiempo de reabastecimiento. Durante el período de riesgo, puede haber suficientes demandas entrantes para crear pedidos pendientes o pérdida de ventas. El nivel de servicio es la probabilidad de que no haya pedidos atrasados ni desabastecimientos durante el tiempo de reabastecimiento. Los elementos críticos pueden recibir niveles de servicio objetivo muy altos, por ejemplo, 99%, mientras que otros elementos pueden tener objetivos más relajados, como 75%. Cualquiera que sea el nivel de servicio objetivo, lo mejor es alcanzar ese objetivo.

Cálculo del nivel de servicio

El nivel de servicio para un artículo individual solo se puede estimar mediante la comparación repetida de la demanda observada del tiempo de entrega contra el punto de reorden calculado. Estas estimaciones toman mucho tiempo: al menos decenas de plazos de entrega. Pero el nivel de servicio de la flota se puede estimar utilizando datos recopilados durante un tiempo de entrega único.

Hagamos un ejemplo. Suponga que tiene historiales de demanda de 1000 artículos durante 365 días y que (para simplificar) todos los artículos tienen plazos de entrega de 45 días. Para cada artículo, siga estos pasos para estimar el nivel de servicio logrado por flota:

Paso 1: Deje de lado ("retenga") los últimos 45 días de demanda (o la cantidad de días más cercana a sus plazos de entrega típicos). Calcule su suma, que es el valor más reciente de la demanda de tiempo de entrega real. Esta es la verdad básica que se utilizará para estimar el nivel de servicio alcanzado.

Paso 2: Utilice los 320 días anteriores del historial de demanda para pronosticar el inventario necesario para alcanzar una variedad de objetivos de nivel de servicio, digamos 90%, 95%, 97% y 99%.

Paso 3: Compruebe si la demanda del tiempo de entrega observada es menor o igual que el punto de reorden. Si es así, cuenta esto como una victoria; de lo contrario, cuéntelo como una pérdida. Por ejemplo, si el punto de reorden es de 15 unidades pero la demanda de tiempo de entrega más reciente es de 10 unidades, entonces esto es una victoria, ya que el punto de reorden es lo suficientemente alto para cubrir una demanda de tiempo de entrega de 10 sin escasez. Sin embargo, si la demanda de tiempo de entrega más reciente es de 18 unidades, habría un desabastecimiento y 3 unidades estarían en espera o se contarían como ventas perdidas.

Paso 4: Trabajando en todos los elementos y todos los objetivos de nivel de servicio, cuente el porcentaje de pruebas para cada objetivo de nivel de servicio que resultó en una victoria. Este es el nivel de servicio alcanzado. Si el objetivo era 90% y 853 de las 1000 unidades registran una victoria, entonces el nivel de servicio alcanzado es 85.3%.

Ejemplo

Considere un ejemplo del mundo real. Los datos son historiales de demanda diarios de 590 artículos de suministros médicos utilizados en una clínica de fama internacional. Para simplificar, asumimos que cada artículo tiene un plazo de entrega de 45 días. Evaluamos los niveles de servicio objetivo de 70%, 90%, 95% y 99%.
Comparamos dos modelos de demanda. El modelo "Normal" asume que la demanda diaria tiene una distribución Normal ("en forma de campana"). Esta es la suposición clásica utilizada en la mayoría de los libros de texto introductorios sobre el control de inventario y en muchos productos de software. Por clásico que sea, a menudo es un modelo inapropiado de demanda de repuestos o suministros. El modelo de “Pronóstico de probabilidad” tiene en cuenta explícitamente la naturaleza intermitente de la demanda.

El Anexo 1 muestra los resultados. La columna J muestra la demanda real sobre las últimas 45 observaciones. Los puntos de pedido calculados para el modelo avanzado se muestran en las columnas LO. Los puntos de reorden calculados para el modelo Normal no se muestran. Las columnas QT y VY contienen los resultados de las pruebas para determinar si los puntos de pedido fueron lo suficientemente altos para manejar las demandas de tiempo de entrega en la columna J.

Los resultados finales (celdas amarillas) muestran una clara diferencia entre los modelos de demanda Normal y Probabilidad (Avanzado). Ambos hicieron un buen trabajo al alcanzar el objetivo de nivel de servicio 70%, pero estimar niveles de servicio más altos es un cálculo más delicado y el modelo de probabilidad hace un trabajo mucho mejor. Por ejemplo, el supuesto nivel de servicio 99% del modelo Normal resultó ser solo 94.4%, mientras que el modelo de Probabilidad alcanzó el objetivo con un nivel de servicio alcanzado de 98.5%.

Trascendencia

La utilización del método más preciso logró el nivel de servicio objetivo, mientras que el método menos preciso no lo logró. Si se utiliza el método menos preciso, se tomarán decisiones comerciales reales y costosas bajo la suposición falsa de que se logrará un nivel de servicio más alto. Por ejemplo, si un acuerdo de nivel de servicio (SLA) se basa en estos resultados y se compromete a un nivel de servicio 99%, el proveedor tendría cinco veces más probabilidades de quedarse sin existencias de lo previsto (nivel de servicio prometido = 99% o 1% riesgo de falta de existencias frente a nivel de servicio alcanzado = 94,5% o 5,5% de riesgo de desabastecimiento)! Esto significa que se incurrirá en sanciones financieras cinco veces más a menudo de lo esperado.

Suponga que los planificadores sabían que no se alcanzaría el nivel de servicio objetivo, pero se quedaron atrapados usando un modelo inexacto. Todavía necesitarían una forma de aumentar el inventario y lograr el nivel de servicio deseado. ¿Qué podrían elegir hacer? Hemos observado situaciones en las que el planificador ingresa un objetivo de nivel de servicio más alto que el necesario para "engañar" al sistema para que entregue el nivel de servicio requerido. En el ejemplo anterior, el modelo Normal necesitaba tener un nivel de servicio 99.99% ingresado antes de que pudiera alcanzar un nivel de servicio objetivo de 99%. Este cambio resultó en lograr un servicio 99% pero duplicó con creces la inversión en inventario en comparación con el modelo Avanzado.

Implementación de una prueba de precisión del nivel de servicio

En Smart Software, animamos a muchos de nuestros clientes a realizar la prueba de precisión del nivel de servicio como una forma de evaluar nuestras afirmaciones y las de otros proveedores durante el proceso de selección de software. No cumplir con el objetivo de nivel de servicio tiene implicaciones extremadamente costosas que resultan en un exceso o falta de existencias sustanciales. Por lo tanto, pruebe la precisión del nivel de servicio antes de implementar una solución para identificar situaciones en las que falla el modelado. No asuma que alcanzará el nivel de servicio que decida alcanzar (o que el sistema recomiende). Para solicitar una hoja de cálculo de Excel que sirva como plantilla para una prueba de precisión del nivel de servicio, envíe su información de contacto por correo electrónico a info@smartcorp.com e ingrese "Plantilla de precisión" en la línea de asunto.

No puede administrar adecuadamente sus niveles de inventario, y mucho menos optimizarlos, si no sabe exactamente cómo son los pronósticos de demanda y los parámetros de almacenamiento (como mínimo/máximo, existencias de seguridad, puntos de reorden y cantidades de pedidos). determinado.

Muchas organizaciones no pueden especificar cómo se calculan las entradas de la política o identificar situaciones que requieren que la administración anule la política. Por ejemplo, muchas personas pueden decir que confían en un método de planificación particular, como Mín./Máx., punto de reorden o previsión con stock de seguridad, pero no pueden decir exactamente cómo se calculan estas entradas de planificación. Más fundamentalmente, es posible que no entiendan qué sucedería con sus KPI si cambiaran el inventario mínimo, máximo o de seguridad. Es posible que sepan que el pronóstico se basa en "promedios", "historial" o "ingresos de ventas", pero los detalles específicos sobre cómo se llega al pronóstico final no están claros.

Con bastante frecuencia, la lógica de planificación y pronóstico del inventario de una empresa fue desarrollada por un ex empleado o un consultor desaparecido y sepultada en una hoja de cálculo. De lo contrario, puede depender de una funcionalidad de ERP obsoleta o de una personalización de ERP por parte de una organización de TI que asumió incorrectamente que el software de ERP puede y debe hacer todo. (Lea este gran y, como dicen, "gracioso porque es verdad", blog de Shaun Snapp sobre Estrategias centradas en ERP.) Es posible que la política no se haya documentado correctamente, y nadie en el trabajo actual puede mejorarla o utilizarla de la mejor manera.

Esta desafortunada situación conduce a otra, en la que los compradores y los planificadores de inventario ignoran por completo el resultado del sistema ERP, lo que obliga a depender de Microsoft Excel para determinar los programas de pedidos. Se desarrollan métodos ad hoc que impiden respuestas cohesivas a problemas operativos y no son visibles para el resto de la organización (a menos que desee que su CFO aprenda la hoja de cálculo compleja y meticulosa). Estos métodos a menudo se basan en Reglas de juego, técnicas de promediación o estadísticas de libros de texto sin una comprensión completa de sus deficiencias o aplicabilidad. E incluso cuando están documentados, la mayoría de las empresas a menudo descubren que los pedidos reales se desvían de la política documentada. ¡Una empresa a la que consultamos tenía niveles de inventario disponibles que eran rutinariamente el doble de la cantidad máxima! En otras palabras, no hay realmente una política en absoluto.

En resumen, muchos “sistemas” actuales de previsión de inventario y demanda se desarrollaron debido a la desconfianza hacia las sugerencias del sistema anterior, pero en realidad no mejoran los KPI. También obligan a la organización a depender de unos pocos empleados para gestionar la previsión de la demanda, los pedidos diarios y la reposición de inventario.

Y cuando hay un problema, es imposible que el equipo ejecutivo resuelva cómo llegó allí, porque hay demasiadas partes móviles. Por ejemplo, ¿fue el exceso de existencias la culpa de un pronóstico de demanda inexacto que se basó en un método de promedio que no tuvo en cuenta una demanda decreciente? ¿O se debió a una configuración de tiempo de entrega obsoleta que era más alta de lo que debería haber sido? ¿O se debió a una anulación del pronóstico que hizo un planificador para dar cuenta de un pedido que simplemente nunca sucedió? ¿Y quién dio la retroalimentación para hacer esa anulación? ¿Un cliente? vendedor?

¿Tienes alguno de estos problemas? Si es así, está desperdiciando cientos de miles a millones de dólares cada año en costos innecesarios de escasez, costos de almacenamiento y costos de pedido. ¿Qué podrías hacer con ese dinero extra? Imagina el impacto que esto tendría en tu negocio.

Este Blog detalla las 10 preguntas principales 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.

Los parámetros de planificación del inventario, como los niveles de existencias de seguridad, los puntos de pedido, la configuración mínima/máxima, los plazos de entrega, las cantidades de los pedidos y los búferes de DDMRP afectan directamente los gastos de inventario y la capacidad para satisfacer la demanda de los clientes. En función de la configuración de estos parámetros, su sistema ERP realiza sugerencias de órdenes de compra diarias.

Asegurarse de que estas entradas se entiendan y optimicen regularmente reducirá sustancialmente el gasto de inventario innecesario y mejorará drásticamente los niveles de servicio al cliente.

Dada la importancia de acertar con estos parámetros de planificación, pasamos mucho tiempo durante nuestras consultas preguntando (1) cómo se calculan estos valores de parámetros y (2) con qué frecuencia se actualizan. La mayoría de las veces, los métodos para calcular los valores de los parámetros son la regla general. Puede leer acerca de por qué el uso de enfoques de regla empírica es tan problemático aquí: Tenga cuidado con las reglas generales simples para administrar el inventario.

Este blog se centrará en la frecuencia de las actualizaciones. Cuando entrevistamos a empresas y les preguntamos con qué frecuencia actualizan los parámetros de planificación, la respuesta que casi siempre escuchamos es "¡todos los días!" Una o dos preguntas de seguimiento suelen revelar que esto no es cierto. Lo que “todos los días” realmente significa en la práctica es esto: todos los días, el sistema ERP sugiere de docenas a cientos de órdenes de compra y/o trabajos de producción. El planificador, llamémosle Peter, revisa estos pedidos diariamente y decide si liberarlos, modificarlos o cancelarlos. Si la sugerencia de pedido no se siente bien, Peter revisa las entradas de planificación y modifica el pedido si es necesario. Por ejemplo, Peter puede sentir que ya hay suficiente inventario disponible. Para "arreglar" el problema, reducirá el punto de pedido y cancelará el pedido. O si siente que el pedido debería haberse realizado hace semanas, Peter puede acelerar el pedido y aumentar el punto de pedido y la cantidad del pedido para asegurarse de que haya suficientes existencias la próxima vez.

Los principales defectos de este enfoque son que es reactivo e incompleto. He aquí por qué:

Reactivo

Solo evalúa el puñado de artículos marcados para reposición en un día determinado, pero no en otros. El desencadenante para revisar un artículo es cuando el ERP sugiere un pedido, y eso solo sucederá cuando se incumpla el punto de reorden o Min. Si el Min es demasiado alto y se incumple antes de lo que debería, se realizará un pedido innecesario a menos que el planificador lo detecte. Si el Min es demasiado bajo, bueno, es demasiado tarde para corregir el error. No importa qué tan grande sea la sugerencia de pedido, todavía tiene que esperar para que se le reabastezca y, dado que el pedido se sugirió tarde, es muy probable que se agote el stock durante el período de reabastecimiento. ¿Dónde está la “planificación” en tal proceso? Como dijo un cliente: "Nuestro proceso anterior, en retrospectiva, se dedicaba a administrar los resultados y no los insumos".

Incompleto

¿Qué pasa con los miles de otros artículos que tienen un Mín./Máx., Stock de seguridad, Punto de pedido u otros parámetros que no se están reevaluando dados los datos actualizados de oferta y demanda? El planificador no está revisando ninguno de estos elementos, lo que significa que los problemas no se identifican de antemano. Para agravar el problema, cuando Peter hace un cambio, no tiene ninguna herramienta para evaluar la calidad de sus cambios. Si modifica la configuración mínima/máxima, no sabe el impacto específico que esto tendrá en el valor del inventario, los costos de pedido, los costos de mantenimiento, las roturas de existencias y los niveles de servicio. Solo sabe que un aumento en el inventario probablemente mejorará el servicio y aumentará los costos. No sabe, por ejemplo, si su inventario ha llegado a un punto de Rendimientos decrecientes. Cuando las decisiones de inventario se toman con solo una comprensión muy aproximada de las compensaciones, se crean más problemas aguas abajo. No le gustaría que su carpintero hiciera estimaciones aproximadas de sus medidas, pero es común que los profesionales de planificación de inventario lo hagan con millones de dólares en gastos de inventario en juego.

¿Con qué frecuencia la mayoría de las empresas actualizan los parámetros?

Entonces, ¿con qué frecuencia la mayoría de las empresas realizan actualizaciones en todo el sistema de sus parámetros de planificación, como puntos de pedido, existencias de seguridad, configuraciones mínimas/máximas, plazos de entrega y cantidades de pedidos? Por lo general, las actualizaciones masivas ocurren trimestralmente, anualmente y, en algunos casos, nunca; las únicas veces que se realizan cambios es cuando ERP activa un pedido. No es exactamente ágil.

La principal razón que se da para no intervenir más a menudo es que lleva demasiado tiempo. La mayoría de las empresas establecen estos parámetros clave utilizando programas de Excel muy difíciles de manejar o aplicaciones ERP que simplemente no están diseñadas para llevar a cabo una planificación de inventario sistémica. Aquí es donde el software de optimización de inventario puede ayudar.

Uso de software de optimización de inventario y pronóstico de probabilidad actualizar los parámetros clave de planificación con frecuencia, digamos cada semana o mes en lugar de trimestral o anualmente, le permite responder rápidamente a los cambios en su negocio. Puede aprovechar las oportunidades de ahorro de costos, como cuando baja la demanda y puede reducir los puntos de pedido y/o las cantidades de los pedidos y posiblemente cancelar los pedidos pendientes. O puede responder a los problemas, como cuando los aumentos de la demanda amenazan sus compromisos de nivel de servicio con los clientes, o los plazos de entrega de los proveedores aumentan y requieren volver a calcular los puntos de pedido.

Cómo hacerlo bien

La clave es establecer un conjunto acordado de métricas de rendimiento y valor de inventario y permitir que el software controle el estado del juego en segundo plano y lo alerte sobre situaciones excepcionales. Esta es simplemente una forma más de decir que, una vez que se han establecido los sistemas, desea seguir adelante con la administración por excepción. Puede establecer rangos dentro de los cuales las cosas pueden fluir como lo hacen normalmente, pero una vez que un parámetro crítico como "riesgo de agotamiento de existencias excede un nivel predefinido" o "valor de inventario o costos exceden un nivel predefinido", el software puede proporcionar una alerta diaria y también puede recomendar una respuesta, como aumentar un punto de pedido. Con este nivel de asistencia automatizada, es posible mantenerse al tanto del inventario sin sentirse abrumado por el gran volumen de datos.

Por ejemplo, puede elegir un conjunto inicial de parámetros de inventario como política porque podría ver en el software que cumple con sus objetivos de nivel de servicio dentro de su presupuesto de inventario. Puede dejar que el sistema le prescriba objetivos de nivel de servicio y sentirse cómodo con la configuración porque el valor del inventario está dentro del presupuesto. Sin embargo, si la demanda se vuelve menos predecible que históricamente, no podrá lograr el mismo nivel de servicio sin un aumento en el inventario. Un informe de excepción identificará esto y le permitirá tomar una decisión informada sobre qué hacer. Puede decidir modificar la política o mantenerla igual. Si lo mantiene igual, ahora conoce los riesgos adicionales y el cambio en los costos de inventario. Esto se puede comunicar a todos los interesados para que no haya sorpresas.

Planifique, no reaccione

En lugar de estar constantemente en modo reactivo, puede manejar lo que realmente necesita ser manejado y todavía tener algo de tiempo para pensar en el futuro. Por ejemplo, puede realizar análisis hipotéticos sobre cuestiones tales como qué plazos de entrega del proveedor producirían la mayor rentabilidad si se redujeran, o si los objetivos de nivel de servicio deberían ajustarse para tener en cuenta los cambios en la criticidad del cliente o cuestiones de política similares. Después de todo, no es que no vaya a terminar con una agenda diaria completa, es solo una cuestión de si puede elevar esa agenda a un nivel más estratégico. Entonces, si está gastando todo su tiempo de "planificación" administrando los resultados de su ERP en lugar de revisar y optimizar de manera constructiva las entradas, es hora de reevaluar su proceso de planificación de inventario.