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

Guión

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

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

Revisión periódica, política de pedidos actualizados

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Estas metodologías tradicionales tienen varias deficiencias.

• En primer lugar, por lo general ignora el problema del subimpulso, en el que la demanda reduce el inventario no solo hasta el punto de pedido, sino por debajo de él. Suponiendo que no La subestimación conduce a sobreestimaciones de los niveles de servicio y las tasas de llenado.

• En segundo lugar, la distribución de probabilidad de la demanda muy a menudo ni siquiera se acerca a la "forma de campana" o cualquier distribución supuesta que se seleccionó, especialmente para artículos con demanda intermitente, como repuestos y piezas de servicio.

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

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

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

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

Elegir entre políticas de control de inventario

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Papel del software de planificación de inventario

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

Resumen

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

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 artículo de blog sobre cómo medir la precisión de su pronóstico de nivel de servicio para que no cometas este costoso error.

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. 

1. La funcionalidad ERP integrada se integra en la Gestión de pedidos.

Considere lo que significa "gestión de la demanda", "planificación de la demanda" y "previsión". Estos términos implican cierta funcionalidad estándar para la colaboración, el análisis estadístico y la generación de informes para respaldar un proceso de planificación de la demanda profesional. Sin embargo, en la mayoría de los sistemas ERP, la "gestión de la demanda" consiste en ejecutar MRP y conciliar la oferta y la demanda con el fin de realizar pedidos, es decir, "gestión de pedidos". Tiene muy poco que ver con la planificación de la demanda, que es un proceso discreto centrado en desarrollar las mejores predicciones posibles de la demanda futura al combinar el análisis estadístico con el conocimiento comercial de eventos, promociones e inteligencia de la fuerza de ventas. La mayoría de los sistemas ERP ofrecen poca capacidad estadística y, cuando se ofrecen, el usuario puede elegir entre algunos métodos estadísticos que debe aplicar manualmente desde una lista desplegable o programar ellos mismos. Está integrado en el proceso de gestión de pedidos, lo que permite al usuario posiblemente cómo el pronóstico podría afectar el inventario. Sin embargo, no hay ninguna capacidad para administrar el pronóstico, mejorar la calidad del pronóstico, aplicar y rastrear anulaciones de administración, colaborar, medir la precisión del pronóstico y rastrear “Valor agregado de pronóstico.” 

2. Los métodos de planificación de ERP a menudo se basan en reglas generales simplistas.

Los sistemas ERP siempre ofrecerán mínimo, máximo, stock de seguridad, punto de pedido, cantidad de pedido y pronósticos para impulsar las decisiones de reabastecimiento. Pero, ¿qué pasa con los métodos subyacentes utilizados para calcular estos importantes impulsores? En casi todos los casos, los métodos proporcionados no son más que regla de oro enfoques que no tienen en cuenta la demanda o la variabilidad del proveedor. Algunos ofrecen "objetivo de nivel de servicio", pero confían erróneamente en la suposición de una distribución normal ("curva en forma de campana"), lo que significa que las existencias de seguridad requeridas y los puntos de reorden recomendados por el sistema para lograr el objetivo de nivel de servicio van a ser planos. salir mal si sus datos no se ajustan al modelo teórico ideal, que a menudo es muy poco realista. Estos cálculos demasiado simplificados tienden a hacer más daño que bien.  

3. Probablemente seguirás usando hojas de cálculo durante al menos 2 años después de la compra.

La mayoría de las veces, si tuviera que implementar una nueva solución ERP, sus datos antiguos quedarían varados. Por lo tanto, no se puede usar ninguna funcionalidad ERP nativa para pronósticos, establecer políticas de almacenamiento como Mín./Máx., etc., y se verá obligado a volver a las hojas de cálculo engorrosas y propensas a errores durante al menos dos años (un año para implementar como mínimo y otro año para recoger al menos 12 meses de historial). Difícilmente una transformación digital. El uso de la mejor solución evita este problema. Puede cargar datos de su sistema ERP heredado y no interrumpir su implementación de ERP. Esto significa que en el día 1 de la puesta en marcha de ERP puede completar su nuevo sistema ERP con mejores entradas para los pronósticos de demanda, las existencias de seguridad, los puntos de pedido y la configuración mín./máx..

4. El ERP no está diseñado para hacerlo todo

La mentalidad de “Hacer todo en ERP/Un solo proveedor” fue un mensaje de marketing promovido por las empresas de ERP, particularmente SAP, para que usted, el cliente, gaste 100% de su presupuesto de TI con ellos. Ese mensaje de marketing ha sido repetido a los usuarios por grupos de analistas, firmas de TI e integradores de sistemas, ahogando las voces racionales que preguntaban: "¿Por qué quieres depender tanto de una empresa hasta el punto de utilizar una tecnología de planificación de inventario y previsión inferior? ” La gran cantidad de fallas de TI y los enormes costos de implementación han hecho que muchas empresas reconsideren su enfoque de ERP. Con la llegada de las aplicaciones de planificación especializadas nacidas en la nube sin huella de TI, el camino a seguir es un ERP "delgado" centrado en los fundamentos (contabilidad, gestión de pedidos, finanzas) pero respaldado por aplicaciones de planificación especializadas. 

La experiencia de los consultores de ERP radica en cómo su sistema está diseñado para automatizar ciertos procesos comerciales y cómo se puede configurar o personalizar el sistema. Sus consultores no son especialistas en los enfoques adecuados para la planificación de existencias, pronósticos y planificación de inventario. Entonces, si está tratando de comprender qué enfoque de planificación de la demanda es el adecuado para su negocio, ¿cómo debe amortiguar adecuadamente (por ejemplo, “¿Deberíamos hacer un reabastecimiento mínimo/máximo o basado en el pronóstico?” “¿Deberíamos usar el método de pronóstico X?”), por lo general no lo encontrará y, si lo hace, ese recurso se dispersará bastante. 

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.