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Ejemplos de optimización en Inventarios multi-escalón, basados en simulación

Administrar el inventario en una sola instalación es bastante difícil, pero el problema se vuelve mucho más complejo cuando hay múltiples instalaciones dispuestas en múltiples escalones. La complejidad surge de las interacciones entre los escalones, con demandas en los niveles más bajos que aumentan y cualquier escasez en los niveles más altos se reduce en cascada.

Si cada una de las instalaciones se administrara de forma aislada, se podrían usar métodos estándar, sin tener en cuenta las interacciones, para establecer parámetros de control de inventario, como puntos de pedido y cantidades de pedido. Sin embargo, ignorar las interacciones entre niveles puede conducir a fallas catastróficas. La experiencia y el ensayo y error permiten el diseño de sistemas estables, pero esa estabilidad puede verse afectada por cambios en los patrones de demanda o tiempos de entrega o por la adición de nuevas instalaciones. El análisis avanzado de la cadena de suministro ayuda en gran medida a hacer frente a tales cambios, lo que proporciona un "sandbox" seguro dentro del cual probar los cambios propuestos en el sistema antes de implementarlos. Este blog ilustra ese punto.

 

El escenario

Para tener alguna esperanza de discutir este problema de manera útil, este blog simplificará el problema al considerar la jerarquía de dos niveles que se muestra en la Figura 1. Imagine que las instalaciones en el nivel inferior son almacenes (WH) desde los cuales se pretende satisfacer las demandas de los clientes. , y que los artículos de inventario en cada WH son piezas de servicio que se venden a una amplia gama de clientes externos.

 

Fact and Fantasy in Multiechelon Inventory Optimization

Figura 1: Estructura general de un tipo de sistema de inventario de dos niveles

Imagine que el nivel superior consiste en un único centro de distribución (DC) que no atiende a los clientes directamente pero sí reabastece los WH. Para simplificar, suponga que el centro de distribución en sí se reabastece desde una fuente que siempre tiene (o produce) existencias suficientes para enviar inmediatamente las piezas al centro de distribución, aunque con cierto retraso. (Alternativamente, podríamos considerar que el sistema tiene tiendas minoristas abastecidas por un almacén).

Cada nivel se puede describir en términos de niveles de demanda (tratados como aleatorios), plazos de entrega (aleatorios), parámetros de control de inventario (aquí, valores mínimos y máximos) y política de escasez (aquí, se permiten pedidos pendientes).

 

El método de análisis

La literatura académica ha avanzado en este problema, aunque generalmente a costa de simplificaciones necesarias para facilitar una solución puramente matemática. Nuestro enfoque aquí es más accesible y flexible: simulación Monte Carlo. Es decir, construimos un programa informático que incorpora la lógica de funcionamiento del sistema. El programa “crea” una demanda aleatoria en el nivel de WH, procesa la demanda de acuerdo con la lógica de una política de inventario elegida y crea demanda para el CD agrupando las solicitudes aleatorias de reposición realizadas por los WH. Este enfoque nos permite observar muchos días simulados de operación del sistema mientras observamos eventos significativos como desabastecimientos en cualquier nivel.

 

Un ejemplo

Para ilustrar un análisis, simulamos un sistema que consta de cuatro WH y un DC. La demanda promedio varió entre los WH. La reposición del CD a cualquier WH tomó de 4 a 7 días, con un promedio de 5,15 días. La reposición de la CC desde la Fuente tomó 7, 14, 21 o 28 días, pero 90% del tiempo fue 21 o 28 días, lo que hace un promedio de 21 días. Cada instalación tenía valores mínimos y máximos establecidos por el criterio del analista después de algunos cálculos aproximados.

La Figura 2 muestra los resultados de un año de operación diaria simulada de este sistema. La primera fila de la figura muestra la demanda diaria del artículo en cada WH, que se supuso que era "puramente aleatoria", lo que significa que tenía una distribución de Poisson. La segunda fila muestra el inventario disponible al final de cada día, con los valores mínimo y máximo indicados por líneas azules. La tercera fila describe las operaciones en el CD. Contrariamente a la suposición de gran parte de la teoría, la demanda en el DC no estaba cerca de ser Poisson, ni tampoco la demanda fuera del DC a la Fuente. En este escenario, los valores Mín. y Máx. fueron suficientes para mantener alta la disponibilidad de artículos en cada WH y en el CD, y no se observaron desabastecimientos en ninguna de las cinco instalaciones.

 

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Figure 2 - Simulated year of operation of a system with four WHs and one DC.

Figura 2 – Año de operación simulado de un sistema con cuatro WHs y un DC.

 

Ahora vamos a variar el escenario. Cuando los desabastecimientos son extremadamente raros, como en la Figura 2, a menudo hay un exceso de inventario en el sistema. Supongamos que alguien sugiere que el nivel de inventario en el centro de distribución parece un poco alto y piensa que sería una buena idea ahorrar dinero allí. Su sugerencia para reducir las existencias en el CD es reducir el valor de Min en el CD de 100 a 50. ¿Qué sucede? Podrías adivinar, o podrías simular.

La figura 3 muestra la simulación: el resultado no es agradable. El sistema funciona bien durante gran parte del año, luego el centro de distribución se queda sin existencias y no puede ponerse al día a pesar de enviar órdenes de reposición cada vez mayores a la fuente. Tres de los cuatro WH descienden en espirales de muerte al final del año (y WH1 sigue a partir de entonces). La simulación ha puesto de relieve una sensibilidad que no se puede ignorar y ha marcado una mala decisión.

 

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Figure 3 - Simulated effects of reducing the Min at the DC.

Figura 3: efectos simulados de reducir el Min en el DC.

 

Ahora los gerentes de inventario pueden volver a la mesa de diseño y probar otras formas posibles de reducir la inversión en inventario a nivel de CD. Un movimiento que siempre ayuda, si usted y su proveedor pueden lograrlo juntos, es crear un sistema más ágil al reducir el tiempo de reabastecimiento. Trabajar con la fuente para garantizar que el centro de distribución siempre obtenga sus reabastecimientos en 7 o 14 días estabiliza el sistema, como se muestra en la Figura 4.

 

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Figure 4 - Simulated effects of reducing the lead time for replenishing the DC.

Figura 4: efectos simulados de reducir el tiempo de espera para reponer el centro de distribución.

 

Desafortunadamente, no se ha logrado la intención de reducir el inventario en el DC. El recuento de inventario diario original era de unas 80 unidades y sigue siendo de unas 80 unidades después de reducir el mínimo del centro de distribución y mejorar drásticamente el tiempo de entrega de la fuente al centro de distribución. Pero con el modelo de simulación, el equipo de planificación puede probar otras ideas hasta llegar a un rediseño satisfactorio. O, dado que la Figura 4 muestra que el inventario de CD comienza a coquetear con cero, podrían pensar que es prudente aceptar la necesidad de un promedio de aproximadamente 80 unidades en el CD y buscar formas de recortar la inversión en inventario en los WH.

 

la comida para llevar

  1. La optimización de inventario de varios niveles (MEIO) es compleja. Muchos factores interactúan para producir comportamientos del sistema que pueden resultar sorprendentes incluso en sistemas simples de dos niveles.
  2. La simulación de Monte Carlo es una herramienta útil para los planificadores que necesitan diseñar nuevos sistemas o modificar los existentes.

 

 

 

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Definición de optimización de inventario

Un sistema de inventario se basa en un conjunto de opciones de diseño.

La primera opción es la política para responder a los desabastecimientos: ¿simplemente pierde la venta ante un competidor o puede convencer al cliente para que acepte un pedido pendiente? Lo primero es más común con los distribuidores que con los fabricantes, pero esto puede no ser una gran elección ya que los clientes pueden dictar la respuesta.

La segunda opción es la política de inventario. Estas se dividen en políticas de “revisión continua” y “revisión periódica”, con varias opciones dentro de cada tipo. Puede enlazar a un video tutorial que describe varias políticas de inventario comunes aquí. Quizás el más eficiente sea conocido por los profesionales como "Min/Max" y por los académicos como (s, s) o “pequeña S, gran S”. Utilizamos esta política en las siguientes simulaciones de escenarios. Funciona de la siguiente manera: cuando el inventario disponible cae por debajo del mínimo (s), se realiza un pedido de reposición. El tamaño del pedido es la brecha entre el inventario disponible y el Max (S), por lo que si Min es 10, Max es 25 y disponible es 8, es hora de hacer un pedido de 25-8 = 17 unidades.

La tercera opción es decidir sobre los mejores valores de los "parámetros" de la política de inventario, por ejemplo, los valores que se utilizarán para Min y Max. Antes de asignar números a Min y Max, necesita claridad sobre lo que significa "mejor" para usted. Por lo general, lo mejor significa opciones que minimizan los costos operativos de inventario sujetos a un piso en la disponibilidad del artículo, expresado como Nivel de servicio o Tasa de llenado. En términos matemáticos, este es un "problema de optimización de enteros con restricciones bidimensional". "Bidimensional" porque tienes que elegir dos números: Min y Max. "Entero" porque Min y Max tienen que ser números enteros. "Restringido" porque debe elegir valores mínimos y máximos que brinden un nivel lo suficientemente alto de disponibilidad de artículos, como niveles de servicio y tasas de llenado. “Optimización” porque desea llegar allí con el costo operativo más bajo (el costo operativo combina los costos de mantenimiento, pedido y escasez).

 

Sistemas de inventario de varios niveles

El problema de optimización se vuelve más difícil en sistemas de múltiples escalones. En un sistema de un solo escalón, cada elemento del inventario se puede analizar de forma aislada: un par de valores Mín./Máx. por SKU. Debido a que hay más partes en un sistema de varios niveles, existe un problema computacional mayor.

La Figura 1 muestra un sistema simple de dos niveles para administrar un solo SKU. En el nivel inferior, las demandas llegan a varios almacenes. Cuando están en peligro de agotarse, se reabastecen desde un centro de distribución (DC). Cuando el propio DC está en peligro de agotarse, lo suministra una fuente externa, como el fabricante del artículo.

El problema de diseño aquí es multidimensional: necesitamos valores mínimos y máximos para 4 almacenes y para el CD, por lo que la optimización ocurre en 4×2+1×2=10 dimensiones. El análisis debe tener en cuenta una multitud de factores contextuales:

  • El nivel promedio y la volatilidad de la demanda que ingresa a cada almacén.
  • El promedio y la variabilidad de los plazos de reabastecimiento del centro de distribución.
  • El promedio y la variabilidad de los plazos de reabastecimiento desde la fuente.
  • El nivel de servicio mínimo exigido en los almacenes.
  • El nivel de servicio mínimo requerido en el CD.
  • Los costos de mantenimiento, pedido y escasez en cada almacén.
  • Los costos de mantenimiento, pedido y escasez en el centro de distribución.

Como era de esperar, las conjeturas en el asiento de los pantalones no funcionarán bien en esta situación. Tampoco intentar simplificar el problema analizando cada escalón por separado. Por ejemplo, los desabastecimientos en el centro de distribución aumentan el riesgo de desabastecimiento a nivel de almacén y viceversa.

Obviamente, este problema es demasiado complicado para tratar de resolverlo sin la ayuda de algún tipo de modelo informático.

 

Por qué la teoría del inventario estándar es mala matemática

Con un poco de búsqueda, puede encontrar modelos, artículos de revistas y libros sobre MEIO. Estas son fuentes valiosas de información y conocimiento, incluso números. Pero la mayoría de ellos confían en el recurso de simplificar demasiado el problema para que sea posible escribir y resolver ecuaciones. Esta es la “Fantasía” a la que se refiere el título.

Hacerlo es una maniobra clásica de modelado y no es necesariamente una mala idea. Cuando era estudiante de posgrado en el MIT, me enseñaron el valor de tener dos modelos: un modelo pequeño y aproximado para servir como una especie de visor y un modelo más grande y preciso para producir números confiables. El modelo más pequeño está basado en ecuaciones y teorías; el modelo más grande está basado en procedimientos y datos, es decir, una simulación detallada del sistema. Los modelos basados en teorías y ecuaciones simples pueden producir malas estimaciones numéricas e incluso pasar por alto fenómenos completos. Por el contrario, los modelos basados en procedimientos (p. ej., "pedir hasta el máximo cuando supere el mínimo") y hechos (p. ej., los últimos 3 años de demanda diaria de artículos) requerirán mucha más computación pero darán respuestas más realistas. Afortunadamente, gracias a la nube, tenemos mucha potencia informática al alcance de la mano.

Quizás el mayor "pecado" de modelado en la literatura de MEIO es la suposición de que las demandas en todos los escalones se pueden modelar como procesos de Poisson puramente aleatorios. Incluso si fuera cierto a nivel de almacén, estaría lejos de ser cierto a nivel de CD. El proceso de Poisson es la "rata blanca del modelado de demanda" porque es simple y permite una mayor manipulación de ecuaciones con lápiz y papel. Dado que no todas las demandas tienen forma de Poisson, esto da como resultado recomendaciones poco realistas.

 

Optimización de simulación basada en escenarios

Para obtener realismo, debemos profundizar en los detalles de cómo funcionan los sistemas de inventario en cada escalón. Con pocos límites, excepto los impuestos por el hardware, como el tamaño de la memoria, los programas de computadora pueden mantener cualquier nivel de complejidad. Por ejemplo, no hay necesidad de suponer que cada uno de los almacenes enfrenta flujos de demanda idénticos o tiene los mismos costos que todos los demás.

Una simulación por computadora funciona de la siguiente manera.

  1. El historial de demanda del mundo real y el historial de tiempo de entrega se recopilan para cada SKU en cada ubicación.
  2. Los valores de los parámetros de inventario (p. ej., Min y Max) se seleccionan para la prueba.
  3. Los historiales de demanda y reposición se utilizan para crear escenarios que representan las entradas al programa de computadora que codifica las reglas de operación del sistema.
  4. Las entradas se utilizan para impulsar la operación de un modelo informático del sistema con los valores de los parámetros elegidos durante un largo período, digamos un año.
  5. Los indicadores clave de rendimiento (KPI) se calculan para el año simulado.
  6. Los pasos 2 a 5 se repiten muchas veces y los resultados se promedian para vincular las opciones de parámetros con el rendimiento del sistema.
  7.  

La optimización del inventario agrega otro "bucle externo" a los cálculos mediante la búsqueda sistemática de los posibles valores de Min y Max. Entre esos pares de parámetros que satisfacen la restricción de disponibilidad de artículos, la búsqueda adicional identifica los valores Mín. y Máx. que dan como resultado el costo operativo más bajo.

Fact and Fantasy in Multiechelon Inventory Optimization

Figura 1: Estructura general de un tipo de sistema de inventario de dos niveles

 

Estén atentos a nuestro próximo blog

PRÓXIMAMENTE, EN BREVE, PRONTO. Para ver un ejemplo de una simulación del sistema en la Figura 1, lea el segundo blog sobre este tema

 

 

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La planificación del inventario se vuelve más interesante

El Blog de Smart

 Recomendaciones para la planificación de la demanda,

previsión y optimización de inventario

A Taiichi Ohno de Toyota se le atribuye la invención de la fabricación Just-In-Time (JIT) en la década de 1950. JIT garantiza que un fabricante produzca solo lo que se necesita, solo cuando se requiere y solo en la cantidad necesaria. Desde entonces, esa innovación ha tenido grandes impactos, algunos buenos, otros menos.

Un artículo reciente del New York Times “Cómo el mundo se quedó sin todo” describe algunos de los impactos "menos". Por ejemplo, JIT ha mantenido los costos de inventario muy bajos mejorando el rendimiento de los activos. Esto, a su vez, es recompensado por Wall Street, por lo que muchas empresas han pasado las últimas décadas reduciendo drásticamente sus inventarios. Centradas como estaban en las finanzas, muchas empresas ignoraron los riesgos inherentes a la reducción de inventarios hasta el punto de que "esbelta" comenzó a bordear la "demacrada". Combinado con una mayor globalización y nuevos riesgos de interrupción del suministro, han abundado los desabastecimientos.

Algunas industrias han ido demasiado lejos, dejándolas expuestas a la disrupción. En una competencia por llegar al costo más bajo, las empresas sin darse cuenta han concentrado su riesgo, se han visto interrumpidas por escasez de materias primas o componentes y, en ocasiones, obligadas a detener las líneas de montaje. Wall Street no ve con buenos ojos las paradas de producción.

Todos sabemos que los eventos aleatorios se han sumado al problema. El primero de ellos ha sido la pandemia de Covid. A medida que la pandemia obstaculizó las operaciones de las fábricas y extendió el desorden en el envío global, muchas economías en todo el mundo se vieron atormentadas por la escasez de una inmensa variedad de productos, desde chips de computadora hasta madera y ropa.

El daño se agrava cuando cosas más inesperadas salen mal. El Bloqueo del Canal de Suez es un excelente ejemplo, obstruyendo la principal ruta comercial entre Europa y Asia. Recientemente, los ataques cibernéticos han agregado otra capa de interrupción.

La reacción crea sus propios problemas, al igual que el ataque cibernético en el Oleoducto Colonial creó escasez de gas a través de compras de pánico. Los proveedores comienzan a cumplir con los pedidos más lentamente de lo habitual. Los fabricantes y distribuidores invierten el rumbo y aumentan los inventarios y diversifican sus proveedores para evitar futuros desabastecimientos. La simple expansión de los almacenes puede no brindar la solución, y la necesidad de determinar cuánto inventario mantener es cada día más urgente.Manager In Warehouse With Inventory Management Software

Entonces, ¿cómo puede ejecutar un plan del mundo real para el inventario JIT en medio de todo este riesgo e incertidumbre? La base de su respuesta son sus datos corporativos. La incertidumbre tiene dos fuentes: la oferta y la demanda. Necesitas los hechos para ambos.

Por el lado de la oferta, aproveche los datos que tiene sobre los plazos de entrega recientes de los proveedores, que reflejan la turbulencia actual. No use valores promedio cuando pueda usar distribuciones de probabilidad que reflejen el rango completo de contingencias. Considere esta comparación. El proveedor A ahora está completando pedidos de manera confiable en exactamente 10 días. El proveedor B también promedia 10 días, pero lo hace con una combinación de 78%/22% de 7 y 21 días. Tanto A como B tienen un retraso de reposición promedio de 10 días, pero los resultados operativos que brinden serán muy diferentes. Solo puede reconocer esto si utiliza modelos de probabilidad del rendimiento del inventario.

Por el lado de la demanda, se aplican consideraciones similares. Primero, reconozca que puede haber habido un cambio importante en el carácter de la demanda de artículos (los estadísticos llaman a esto un "cambio de régimen"), por lo tanto, elimine de su análisis cualquier dato que represente los "buenos viejos tiempos". Entonces, de nuevo, deja de pensar en términos de promedios. Si bien la demanda promedio es importante, no es una descripción suficiente del problema al que se enfrenta. Igualmente importante es la volatilidad de la demanda. La volatilidad es la razón por la que mantiene el inventario en primer lugar. Si la demanda fuera completamente predecible, no tendría faltantes ni exceso de inventario. Así como necesita estimar la distribución de probabilidad completa de los plazos de reabastecimiento, necesita la distribución completa de los valores de demanda.

Una vez que comprenda el rango de variabilidad tanto en la oferta como en la demanda, el pronóstico probabilístico le permitirá tener en cuenta las interrupciones y los eventos inusuales. El software convertirá sus datos bajo demanda y los plazos de entrega en una gran cantidad de escenarios que representan cómo podría desarrollarse su próximo período de planificación. Dados esos escenarios, el software puede determinar la mejor manera de cumplir sus objetivos para métricas como costos de inventario y tasas de desabastecimiento. Al utilizar soluciones como la Optimización de inventario inteligente, planificará con confianza en función de su riesgo de desabastecimiento objetivo con un costo mínimo de mantenimiento de inventario. También puede considerar dejar que la solución prescriba objetivos de nivel de servicio óptimos mediante la evaluación de los costos de inventario adicional frente al costo de falta de existencias.

En la planificación de inventarios, como en la ciencia, no podemos escapar de la realidad de la incertidumbre y el impacto de eventos inusuales. Debemos planificar en consecuencia: el uso de software de optimización de inventario lo ayuda a identificar el nivel de servicio de menor costo. Esto crea un esfuerzo coherente en toda la empresa que combina la visibilidad de las operaciones actuales con evaluaciones matemáticamente correctas de los riesgos y condiciones futuras.

La planificación del inventario se ha vuelto más “interesante” y requiere un mayor grado de conciencia del riesgo y agilidad. El software adecuado puede ayudar.

 

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      Cómo los proveedores limitan su libertad de maniobra

       

      Hablando con nuestros clientes sobre las entradas de datos requeridas por el software de optimización de inventario, notamos que los proveedores tienen una influencia prominente en sus operaciones. Dejamos de lado por ahora temas tan importantes como compartir previsiones de demanda con los proveedores y elaborando respuestas a las interrupciones de la cadena de suministro, como el huracán Matthew el año pasado en el sureste de los EE. UU. En cambio, nos enfocamos en dos formas más comunes en que los proveedores influyen en los costos de inventario de los productores: los plazos de reposición y las restricciones en las cantidades de los pedidos.

      El tiempo de espera de reposición es el número de días que transcurren entre que el inventario alcanza o supera un punto de pedido y la aparición de unidades de reposición en stock. Una parte del tiempo de entrega es interno del productor, quizás debido a reacciones lentas en un departamento de compras. El resto del tiempo de entrega depende del proveedor. En esta discusión, asumimos que la contribución de los proveedores a los tiempos de entrega podría cambiar, para bien o para mal. (Pero los mismos resultados podrían aplicarse a los cambios en las contribuciones de los productores a los plazos de entrega).

      Las restricciones sobre las cantidades de pedido que consideramos son mínimos de pedido y múltiplos de pedido. Es posible que desee pedir 3 unidades de algún artículo, pero el proveedor podría imponer un pedido mínimo de 6 unidades, por lo que su pedido de 3 unidades tendría que convertirse en un pedido de 6 unidades. O puede pedir 21 unidades, superando fácilmente el tamaño mínimo de pedido de 6 unidades, pero si el proveedor también tiene un pedido múltiplo de 6, lo que significa que cada pedido debe ser un múltiplo de 6 unidades, entonces su pedido de 21 unidades tendría que aumentar a 24 unidades.

      Análisis de escenarios

       

      Para ilustrar el uso del software de optimización de inventario para el análisis hipotético, examinamos dos conjuntos de escenarios. En el primer conjunto, los plazos de entrega varían de -20% a +20% de sus valores en un escenario de referencia. En el segundo conjunto, los resultados se calculan primero sin restricciones de proveedores, luego solo con pedidos mínimos y finalmente con una combinación de pedidos mínimos y múltiplos de pedidos. Utilizamos el software Smart Inventory Optimization para los cálculos.

      El escenario de referencia utiliza datos del mundo real sobre 2852 repuestos administrados por una agencia de transporte público progresista. Estas partes tienen una mezcla extremadamente heterogénea de atributos. Sus costos por unidad oscilan entre $1 y $23,105, y sus plazos de entrega varían entre 1 día y 300 días. Durante 24 meses, la demanda media osciló entre menos de 1 unidad por mes y 1508 unidades por mes, con coeficientes de variación que van desde un manejable 10% hasta un aterrador 2171%. Además, la imagen de los proveedores también es muy compleja, ya que involucra a 293 proveedores únicos, que suministran un promedio de alrededor de 10 piezas cada uno. Esta heterogeneidad implica que una optimización del mundo real seleccionaría y elegiría entre artículos y proveedores. Sin embargo, para simplificar la exposición y desarrollar conocimientos básicos, nuestros escenarios hipotéticos en este ejemplo tratan a todos los artículos y proveedores por igual. De manera similar, asumimos en la línea de base que los costos de mantenimiento equivalían a 20% del valor en dólares de un artículo y que cada pedido de reabastecimiento tenía un costo fijo de $40.

      Realizamos dos experimentos hipotéticos. El primero examinó los efectos de cambiar los plazos de entrega. El segundo examinó los efectos de la introducción de restricciones en las cantidades de pedido. En cada experimento, registramos los efectos de los cambios en dos métricas operativas: promedio de unidades en stock y promedio de pedidos por año. A su vez, estos influyeron en cuatro métricas financieras: valor promedio en dólares del inventario, costo promedio de mantenimiento, costo promedio de pedido y la suma de los dos últimos, que es el costo operativo total del inventario.

      En todos los escenarios, los puntos de pedido se calcularon para lograr una probabilidad de 95% de evitar desabastecimientos mientras se espera la reposición. Las cantidades de pedido, en ausencia de restricciones de proveedores, se calcularon como lo que llamamos "EOQ factible". EOQ es la clásica "cantidad económica de pedido" que se enseña en el Inventario 101; se calcula a partir de la demanda media, el coste de mantenimiento y el coste de pedido. La EOQ factible agrega una consideración adicional: la dinámica del inventario. Si el punto de pedido es muy bajo, es posible que EOQ sea demasiado pequeño para mantener un nivel de inventario estable y positivo. En estos casos, la EOQ factible aumenta la cantidad del pedido por encima de la EOQ para asegurar que el inventario promedio no sea negativo.

      Efectos de cambiar los plazos de entrega

      La Tabla 1 muestra los resultados de cambiar los plazos de entrega. Trabajando alrededor del caso base, cambiamos el tiempo de entrega de cada artículo por -20%, -10%, +10% y +20%.

      No sorprende que la reducción de los plazos de entrega redujera el nivel requerido de inventario y su aumento hiciera lo contrario. Tanto el número promedio de unidades como el valor en dólares asociado se comportaron como se esperaba. Lo que puede resultar sorprendente es que los efectos fueron algo silenciados, es decir, un cambio del X por ciento en el tiempo de espera produjo una respuesta de menos del X por ciento. Por ejemplo, una reducción de 20% en el tiempo de entrega produjo solo una reducción de 7.9% en el inventario disponible y solo una reducción de 12.0% en el valor en dólares de esas unidades. Además, los efectos de las reducciones y los aumentos son asimétricos: un aumento de 201 TP3T en el tiempo de entrega generó solo un aumento de 7,31 TP3T en unidades (frente a 7,91 TP3T) y solo un aumento de 9,61 TP3T en el valor del inventario (frente a 12,01 TP3T).

      Similares resultados atenuados y asimétricos se mantuvieron para los costos operativos. Una reducción de 20% en el tiempo de entrega redujo los costos operativos totales en 7,0%, pero un aumento de 20% en el tiempo de entrega solo provocó un aumento de 5,1% en los costos operativos.

      Ahora considere las implicaciones de estos resultados para la práctica. En un mundo competitivo, las reducciones de costos del orden de 10% o incluso 5% son significativas. Esto significa que los esfuerzos para reducir los plazos de entrega pueden tener beneficios importantes. A su vez, esto significa que puede valer la pena hacer esfuerzos para optimizar los procesos de compra. Del mismo modo, existe un caso para involucrar a los proveedores en la reducción de su parte del tiempo de entrega, posiblemente compartiendo los ahorros para incentivarlos.

       

      Inventory Optimization - Effects of Changing Lead Times
      Tabla 1: Efectos de cambiar los plazos de entrega

      Efecto de las restricciones de cantidad de pedidos

       

      La Tabla 2 muestra el efecto de imponer restricciones a los proveedores sobre las cantidades de los pedidos. En el caso base, no hay restricciones, es decir, el mínimo de pedido es 0 y el múltiplo de pedido es 1, lo que implica que cualquier cantidad de pedido es aceptable para los proveedores. Partiendo del caso base, primero analizamos imponer un pedido mínimo de 5 unidades en todos los artículos y luego agregar un pedido múltiplo de 5 para todos los artículos.

      Obligar a los pedidos a ser más grandes de lo que de otro modo tendrían tuvo el impacto esperado en el número promedio de unidades disponibles, incrementándolo en 0.9% con solo un mínimo de pedido y en 3.4% con un mínimo y un múltiplo. Los cambios correspondientes en el valor en dólares del inventario fueron más dramáticos: 22.4% y 23.3%. Esta diferencia en el tamaño de la respuesta porcentual probablemente se deba a la gran cantidad de repuestos de bajo volumen y alto costo administrados por la agencia de transporte público.

      Otra sorpresa fue la reducción neta en los costos operativos cuando se impusieron restricciones a los proveedores. Si bien los costos de mantenimiento aumentaron en 22,41 TP3T y 23,31 TP3T en los dos escenarios hipotéticos, las mayores cantidades de pedidos permitieron menos pedidos por año, lo que resultó en reducciones compensatorias en los costos de pedidos de -24,41 TP3T y -32,71 TP3T, respectivamente. Los impactos netos en los costos operativos fueron entonces reducciones de 3.7% y 7.9%.

      En general, se esperaría que la imposición de restricciones a las acciones del productor reduzca el desempeño. Entonces, los resultados en estos escenarios fueron contrarios a la intuición. Sin embargo, el mensaje real aquí es que usar EOQ, o incluso EOQ mejorado, para establecer una cantidad de pedido no brinda resultados óptimos. Paradójicamente, las restricciones de cantidad de pedido que investigamos parecen haber forzado las cantidades de pedido más cerca de los niveles óptimos.

       

      Inventory Optimization - Effect of Order Quantity Restrictions
      Tabla 2: Efecto de las restricciones de cantidad de pedido

      Conclusiones

       

      Los análisis hipotéticos que se muestran aquí no conducen a conclusiones universales. Por ejemplo, cambiar el costo asumido por pedido de $40 a un número más pequeño podría mostrar que las restricciones del proveedor aumentaron en lugar de disminuir los costos operativos del inventario del productor.

      Al realizar un análisis hipotético en situaciones reales, los usuarios crearían naturalmente escenarios con un nivel de detalle más bajo. Por ejemplo, podrían evaluar el efecto de los cambios en los plazos de entrega de los proveedores proveedor por proveedor para encontrar los que tendrían los beneficios potenciales más altos. O pueden hacer arreglos para que los pedidos mínimos, si ya existen para todos los artículos, cambien en un porcentaje específico en lugar de una cantidad fija, lo que podría ser algo más realista.

      La conclusión clave es que el software de optimización de inventario se puede usar en "modo hipotético" para explorar problemas estratégicos, más allá de su uso habitual para calcular puntos de pedido, existencias de seguridad, cantidades de pedidos y transferencias de inventario.

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          previsión y optimización de inventario

          Comencemos reconociendo que el aumento de los ingresos es bueno para usted y que aumentar la disponibilidad de las piezas de repuesto que proporciona es bueno para sus clientes.

          Pero también reconozcamos que aumentar la disponibilidad de artículos no necesariamente conducirá a mayores ingresos. Si planifica incorrectamente y termina teniendo un exceso de inventario, el efecto neto puede ser bueno para sus clientes, pero definitivamente será malo para usted. Debe haber alguna forma correcta de hacer que esto sea beneficioso para todos, si tan solo se puede reconocer.

          Para tomar la decisión correcta aquí, debe pensar sistemáticamente sobre el problema. Eso requiere que utilice modelos probabilísticos del proceso de control de inventario.

           

          un escenario

          Consideremos un escenario específico y realista. Muchos factores influyen en los resultados:

          • El artículo: Una pieza de repuesto específica de bajo volumen.
          • Demanda media: promedio de 0,1 unidades por día (por lo tanto, altamente "intermitente")
          • Desviación estándar de la demanda: 0,35 unidades por día (por lo tanto, muy variable o “sobredispersada”).
          • Plazo medio de entrega del proveedor: 5 días.
          • Costo unitario: $100.
          • Costo de mantenimiento por año como % del costo unitario: 10%.
          • Costo de pedido por corte de orden de compra: $25.
          • Consecuencias del desabastecimiento: pérdida de ventas (por lo tanto, un mercado competitivo, sin pedidos pendientes).
          • Costo de escasez por venta perdida: $100.
          • Objetivo de nivel de servicio: 85% (por lo tanto, 15% de probabilidad de desabastecimiento en cualquier ciclo de reabastecimiento).
          • Política de control de inventario: revisión periódica/pedido hasta (también llamada política en (T,S))

           

          Política de control de inventario

          Una palabra sobre la política de control de inventario. La política (T,S) es una de varias que son comunes en la práctica. Aunque existen otras políticas más eficientes (p. ej., no esperan a que pasen T días para hacer el ajuste de stock), (T,S) es una de las más sencillas y, por lo tanto, bastante popular. Funciona de esta manera: cada T días, verifica cuántas unidades tiene en stock, digamos X unidades. Luego, solicita unidades SX, que aparecen después del tiempo de entrega del proveedor (en este caso, 5 días). La T en (T,S) es el “intervalo de pedido”, el número de días entre pedidos; la S es el "pedido hasta el nivel", la cantidad de unidades que desea tener disponibles al comienzo de cada ciclo de reposición.

          Para aprovechar al máximo esta política, debe elegir sabiamente los valores de T y S. Elegir sabiamente significa que no puede ganar adivinando o usando guías simples de reglas generales como "Mantenga un promedio de 3 veces la demanda promedio disponible". Las malas elecciones de T y S perjudican tanto a sus clientes como a sus resultados. Y quedarse demasiado tiempo con opciones que alguna vez fueron buenas puede resultar en un rendimiento deficiente si alguno de los factores anteriores cambia significativamente, por lo que los valores de T y S deben recalcularse de vez en cuando.

          La forma inteligente de elegir los valores correctos de T y S es usar modelos probabilísticos codificados en software avanzado. El uso de software es esencial cuando tiene que escalar y elegir valores de T y S que sean correctos no para un artículo sino para cientos o miles.

           

          Análisis de Escenario

          Pensemos en cómo ganar dinero en este escenario. ¿Cuál es el lado positivo? Si no hubiera gastos, este rubro podría generar un promedio de $3.650 por año: 0,1 unidades/día x 365 días x $100/unidad. Se restarán de eso los costos operativos, compuestos por costos de mantenimiento, pedidos y faltantes. Cada uno de ellos dependerá de sus elecciones de T y S.

          El software proporciona números específicos: la configuración de T = 321 días y S = 40 unidades dará como resultado costos operativos anuales promedio de $604, dando un margen esperado de $3,650 – $604 = $3,046. Ver Tabla 1, columna izquierda. Este uso de software se denomina "análisis predictivo" porque traduce las entradas del diseño del sistema en estimaciones de un indicador clave de rendimiento, el margen.

          Ahora piensa si puedes hacerlo mejor. El objetivo de nivel de servicio en este escenario es 85%, que es un estándar algo relajado que no llamará la atención. ¿Qué pasaría si pudiera ofrecer a sus clientes un nivel de servicio 99%? Eso suena como una clara ventaja competitiva, pero ¿reduciría su margen? No si ajusta correctamente los valores de T y S.

          Establecer T = 216 días y S = 35 unidades reducirá los costos operativos anuales promedio a $551 y aumentará el margen esperado a $3,650 – $551 = $3,099. Ver Tabla 1, columna derecha. Aquí está el ganar-ganar que queríamos: mayor satisfacción del cliente y aproximadamente 2% más de ingresos. Este uso del software se denomina "análisis de sensibilidad" porque muestra cuán sensible es el margen a la elección del objetivo de nivel de servicio.

          El software también puede ayudarlo a visualizar la dinámica compleja y aleatoria de los movimientos de inventario. Un subproducto del análisis que llenó la Tabla 1 son los gráficos que muestran las rutas aleatorias tomadas por las existencias a medida que disminuyen durante un ciclo de reabastecimiento. La figura 1 muestra una selección de 100 escenarios aleatorios para el escenario en el que el nivel de servicio objetivo es 99%. En la figura, solo 1 de los 100 escenarios resultó en un desabastecimiento, lo que confirma la precisión de la elección del pedido hasta el nivel.

           

          Resumen

          La gestión de los inventarios de piezas de repuesto a menudo se realiza al azar utilizando el instinto, el hábito o la regla empírica obsoleta. Volarlo de esta manera no es un camino confiable y reproducible hacia un mayor margen o una mayor satisfacción del cliente. La teoría de la probabilidad, destilada en modelos de probabilidad y luego codificada en software avanzado, es la base para una guía coherente y eficiente sobre cómo administrar las piezas de repuesto en función de los hechos: características de la demanda, plazos de entrega, objetivos de nivel de servicio, costos y otros factores. Los escenarios analizados aquí ilustran que es posible lograr niveles de servicio más altos y un margen más alto. Una multitud de escenarios que no se muestran aquí ofrecen formas de lograr niveles de servicio más altos pero pierden margen. Usa el programa.

          Scenarios with different service level targets

          Stock on hand during one replenishment cycle

           

           

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              ¿Por qué elegir objetivos de nivel de servicio arbitrarios?

              El Blog de Smart

              Recomendaciones para la planificación de la demanda,

              previsión y optimización de inventario

              ¿Por qué elegir objetivos de nivel de servicio arbitrarios? Aprenda a seleccionar automáticamente los Targets @escala óptimos minimizando los costos totales para su negocio.

              Hay compensaciones inevitables entre el costo del inventario y la disponibilidad del artículo. La aplicación Smart Inventory Optimization (SIO) calcula todas las métricas clave para exponer esas compensaciones. Puede probar experimentos hipotéticos como "¿Qué sucede con el costo de escasez si elevamos el punto de pedido de 5 a 10?". Mejor aún, puede dejar que SIO encuentre la política operativa óptima, por ejemplo, la combinación de costo más bajo de punto de pedido y cantidad de pedido que garantice un nivel de servicio 95%.

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