El software para la optimización del inventario se usa con sobre todo para generar los resultados analítico que ayudan a ejecutar a diario el negocio. Los puntos rereabastecimineto (también conocidos como Min ) y las cantidades de pedido. EL software especializado puede ayudar a encontrar el punto óptimo de equilibrio entre los costos de inventario y la disponibilidad de artículos..

El software de optimización de inventario también se puede utilizar para realizar análisis hipotéticos en escenarios que describen cambios en su entorno operativo actual. El análisis hipotético (también llamado "análisis de sensibilidad") le permite elevar su pensamiento de lo táctico a lo estratégico. Le ayuda a imaginar cómo debería cambiar sus operaciones para adaptarse a los posibles cambios en su entorno operativo. Estos cambios pueden ser presiones negativas impuestas desde el exterior o pueden ser el resultado de sus propias acciones positivas. En este blog, proporcionamos un ejemplo de cómo realizar un "análisis de qué" en los plazos de entrega y las cantidades de los pedidos. La empresa puede utilizar los resultados del análisis para evaluar el impacto de estos cambios en los costos de inventario y el rendimiento del nivel de servicio.

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.

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.

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.

Planificación de inventario desde la perspectiva de un físico

En un mundo perfecto, Just in Time (JIT) sería la solución adecuada para la gestión de inventario. Si puede predecir exactamente lo que necesita y dónde lo necesita y sus proveedores pueden obtener lo que necesita sin demora, entonces no necesita mantener mucho inventario localmente. Pero como dice el dicho del famoso pugilista Mike Tyson, “todos tienen un plan hasta que les dan un puñetazo en la boca”. Y el último golpe en la boca para la cadena de suministro global fue el Bloqueo del Canal de Suez de la semana pasada que retuvo $9.6B en el comercio con un costo estimado de $6.7M por minuto.[1]. Las interrupciones de estos y otros eventos similares deben modelarse y tenerse en cuenta en su planificación.

La suposición de que puedes exactamente Predice el futuro era evidente en las leyes de Isaac Newton. Desde la década de 1920 con la introducción de la física cuántica, la incertidumbre se volvió fundamental para nuestra comprensión de la naturaleza. La incertidumbre está integrada en la realidad fundamental. También debe integrarse en los procesos de planificación de la oferta y la demanda. Sin embargo, con demasiada frecuencia, los eventos del cisne negro, como el bloqueo del Canal de Suez, se consideran anomalías y, como resultado, se descartan al planificar. No es suficiente mirar hacia atrás en retrospectiva y proclamar que debería haberse esperado. Es necesario hacer algo para abordar la ocurrencia de otros eventos similares en el futuro y planificar los niveles de existencias en consecuencia.

Debemos ir más allá del pensamiento de "distribución de cola delgada" donde se descuentan los resultados extremos y planificar para "colas gruesas". Entonces, ¿cómo ejecutamos un plan JIT del mundo real cuando se trata de planificar el inventario? Para hacer esto, el primer paso es estimar el tiempo de entrega realista para obtener un artículo. Sin embargo, la estimación es difícil debido a la incertidumbre del tiempo de entrega. Utilizando los plazos de entrega reales de los proveedores en la base de datos de su empresa y los datos externos, puede desarrollar una distribución de posibles plazos de entrega y demandas futuras dentro de esos plazos de entrega. Pronóstico probabilístico le permitirá tener en cuenta las interrupciones y los eventos inusuales al no limitar sus estimaciones a lo que se ha observado únicamente en su propia demanda a corto plazo y datos de tiempo de entrega. Podrás generar posibles resultados con probabilidades asociadas para cada ocurrencia.

Una vez que tenga una estimación del tiempo de entrega y la distribución de la demanda, puede especificar el nivel de servicio necesitas tener para esa parte. Utilizando soluciones como Optimización de inventario inteligente (SIO), podrá almacenar con confianza en función del riesgo de agotamiento de existencias 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.

Mientras el mundo contiene la respiración para ver cómo se desarrollará el nuevo coronavirus (2019-nCOV), cruzamos los dedos por todos aquellos que actualmente están en cuarentena o bajo tratamiento y rezamos para que las autoridades sanitarias de todo el mundo pronto tomen la delantera. .

Esta breve nota trata sobre una forma en que su empresa puede desarrollar un plan para adaptarse a una de las posibles consecuencias del virus: aumentos repentinos en el tiempo que lleva obtener la reposición de inventario de los proveedores. Las cadenas de suministro en todo el mundo están siendo interrumpidas. Si esto te sucede, ¿cómo puedes reaccionar de manera sistemática?

Reacción a plazos de entrega más largos

Este es un problema que se puede resolver utilizando análisis avanzados de la cadena de suministro. Presumiblemente, es posible que ya haya utilizado esta tecnología para tomar buenas decisiones para los parámetros de control utilizados en la gestión de todos sus artículos de inventario, por ejemplo, valores para Min y Max o Punto de pedido y Cantidad de pedido. La pregunta técnica específica que se aborda aquí es cómo convertir un aumento en el tiempo de reabastecimiento en cambios en esos parámetros de control.

En general, los plazos de entrega más largos requieren inventarios más amplios si desea mantener un alto nivel de servicio al cliente. Esta regla general se traduce en valores mayores de Min y/o Max. Cuánto más grande depende críticamente de qué nuevos valores de tiempo de entrega más largos aparecerán y sus probabilidades de ocurrir.

Si bien muchos sistemas de software de planificación asumen un tiempo de entrega fijo, la realidad es que casi todos los tiempos de entrega tienen cierto grado de aleatoriedad. Por lo general, ignorar que la aleatoriedad aumenta el riesgo de desabastecimiento, por lo que es importante tener una buena estimación de la distribución de probabilidad de los tiempos de entrega. En tiempos normales, sus datos transaccionales se pueden usar para estimar esa relación. Pero las interrupciones repentinas como 2019-nCOV crean situaciones sin precedentes en las que debe hacer conjeturas informadas sobre qué nuevos retrasos verá y qué tan probables son. Supondremos aquí que puede imaginar algunos de estos escenarios y desea descubrir cómo responder mejor a ellos.

Un ejemplo utilizando software avanzado

Para ilustrar este tipo de planificación prospectiva, considere un ejemplo hipotético. Un artículo, una pieza de repuesto, tiene un patrón establecido de plazos de reposición, con retrasos de 5, 10 y 15 días con probabilidades de 15%, 70% y 15%, respectivamente. Dada esta distribución y una demanda aleatoria con un promedio de una unidad cada 5 días, los valores de Min = 5 y Max = 10 hacen un buen trabajo. La Figura 1 muestra una simulación de 10 años de operación diaria bajo este escenario. La tasa de llenado y el nivel de servicio son altos y los desabastecimientos son poco frecuentes.

Ahora suponga que las interrupciones en la cadena de suministro crean una distribución menos favorable del tiempo de entrega, con una combinación 50:50 de 15 y 30 días. La Figura 2 muestra el mal desempeño de los valores actuales de Min y Max en este nuevo escenario. La tasa de llenado y el nivel de servicio se desploman debido a los frecuentes desabastecimientos. Costos operativos más del triple debido a penalizaciones por pedidos atrasados. Solo la inversión en inventario (el valor promedio en dólares de las existencias en el estante) parece mejorar, pero esto sucede solo porque con mucha frecuencia hay pedidos pendientes y no queda nada en el estante. El cambio a plazos de entrega más largos requiere claramente nuevos valores más altos de Min y Max.

La Figura 3 muestra cómo funciona el sistema cuando el Min aumenta de 5 a 10 y el Max de 10 a 15. Este cambio compensa los plazos de entrega más largos, restaurando los altos niveles anteriores de tasa de llenado y nivel de servicio. La inversión en inventario es necesariamente mayor, pero los costos operativos en realidad son más bajos que antes.

Resumen

Los cambios en las condiciones normales de operación requieren ajustes en la forma en que se administran los artículos del inventario. Uno de esos cambios que se avecina en esta fecha es el impacto potencial del virus Corona 2019-nCOV en las cadenas de suministro, con aumentos anticipados en los plazos de reposición.

Los cambios en los plazos de entrega requieren cambios en los parámetros de control de inventario, como Min's y Max's. Estos cambios son difíciles de hacer con confianza utilizando puras conjeturas. Pero con alguna estimación del aumento en los plazos de entrega, puede usar un software avanzado para aprender cómo hacer estos ajustes con cierta confianza.

Esta nota ilustra este punto usando simulaciones de la operación diaria de un sistema de control de inventario.

Figura 1 Simulación de operaciones normales utilizando los plazos de reabastecimiento actuales, mínimo y máximo

Figura 2 Simulación de operaciones anómalas utilizando plazos de entrega más largos y Mín. y Máx. actuales

Figura 3 Simulación de operaciones anormales utilizando plazos de entrega más largos y Min y Max revisados

¿Dejar de comprar de todo, desde clips hasta software? No. Deberías ser un poco inteligente sobre cómo vas a sobrellevarlo.

Incluso en tiempos normales, una buena higiene del inventario sugiere que actualice continuamente sus parámetros de control de inventario: puntos de pedido, cantidades de pedidos, existencias de seguridad, mínimos, máximos, plazos de entrega. Más allá de eso, debe actualizar sus estrategias de inventario, como ajustar los niveles de servicio objetivo o las tasas de llenado para cada artículo que tiene. Ese es el "debería".

Pero en tiempos normales, es bastante fácil dejar que esos ajustes se deslicen y concentrarse en otras cosas. Luego, cuando el primer soplo de recesión está en el aire, es posible que entre en pánico y entre en acción de una manera que haga que sea más difícil sobrevivir a los tiempos bajos. Es posible que parezcas decisivo al congelarte en el lugar o incluso cerrar algunas cosas, pero corres el riesgo de parecer decisivo ahora y tonto más tarde.

Es mejor hacer un balance de toda su operación de inventario actual y hacer ese ajuste antes de que las cosas se pongan realmente mal. Es bastante común que los parámetros de inventario, como los puntos de reorden, sean establecidos en sus niveles actuales por alguien que se fue en algún momento del pasado distante por alguna razón que nadie recuerda. Con el tiempo, las condiciones cambian pero el sistema no logra adaptarse. Por lo tanto, el comienzo de una posible recesión es un momento adecuado para ejecutar su software de optimización de inventario para afinar sus operaciones.

Es posible que descubra que puede eliminar suficiente lodo en su sistema actual para compensar algunas o todas las malas noticias. Por ejemplo, es posible que sus proveedores estén completando los pedidos más rápido de lo que piensa su software, por lo que puede reducir los inventarios sin arriesgarse a más desabastecimientos al volver a calcular los puntos de pedido. Si cree que debe reducir las existencias y pedirles a sus clientes que acepten tasas de llenado más bajas, debe usar su software de optimización de inventario para identificar los mejores artículos para poner en el tajo, en lugar de, por ejemplo, ajustar la tasa de llenado de cada artículo en 5%. Si tiene miles o decenas de miles de artículos de inventario, ese tipo de ajuste centrado en el láser puede no ser humanamente posible sin un buen soporte de software. Pero con un buen soporte de software, es factible y útil.

Antes de presionar el botón de pánico, asegúrese de exprimir toda la ineficiencia de sus operaciones actuales. Si, como es común, tiene un buen software pero su gente está usando solo una fracción de sus capacidades, arréglelo y obtenga más de la inversión. Si no tiene una optimización de inventario moderna, tome una decisión anticíclica y obtenga algo.

Si desea leer más sobre la planificación de la demanda, la previsión y encontrar nuevas oportunidades de negocio en la recesión económica, lea este artículo del Journal of Business Forecasting del Institute of Business Forecasting (IBF) aquí o sigue leyendo nuestro nuevos articulos