​FONDO

La mayoría de los blogs, seminarios web y documentos técnicos de Smart Software describen el uso de nuestro software en "operaciones normales". Este trata sobre “operaciones irregulares”. Smart Software está en el proceso de adaptar nuestros productos para ayudarle a afrontar sus propias operaciones irregulares. Esto es una vista previa.

Escuché por primera vez el término “operaciones irregulares” cuando cumplía un período sabático en la Administración Federal de Aviación de Estados Unidos en Washington, DC. La FAA abrevia el término "IROPS" y lo utiliza para describir situaciones en las que el clima, problemas mecánicos u otros problemas interrumpen el flujo normal de la aeronave.

Smart Inventory Optimization® (“SIO”) currently works to provide what are known as “steady state” policies for managing inventory items. That means, for instance, that SIO automatically calculates values for reorder points (ROP’s) and order quantities (OQ’s) that are meant to last for the foreseeable future. It computes these values based on simulations of daily operations that extend years into the future. If and when the unforeseeable happens, our Cambio de regimén detection method reacts by removing obsolete data and allowing recalculation of the ROP’s and OQ’s.

A menudo observamos la creciente velocidad de los negocios, lo que acorta la duración del “futuro previsible”. Algunos de nuestros clientes ahora están adoptando horizontes de planificación más cortos, como pasar de planes trimestrales a mensuales. Un efecto secundario de este cambio es que las IROPS se han vuelto más importantes. Si un plan se basa en tres años simulados de demanda diaria, un evento extraño, como un gran pedido sorpresa, no importa mucho en el gran esquema de las cosas. Pero si el horizonte de planificación es muy corto, una gran demanda sorpresa puede tener un efecto importante en los indicadores clave de desempeño (KPI) calculados en un intervalo más corto: no hay tiempo para “promediar”. El planificador puede verse obligado a realizar una orden de reabastecimiento de emergencia para hacer frente a la interrupción. ¿Cuándo se debe realizar el pedido para hacer el mayor bien? ¿Qué tan grande debería ser?

ESCENARIO: OPS NORMALES

Para concretar esto, considere el siguiente escenario. Tom's Spares, Inc. proporciona piezas de servicio críticas a sus clientes, incluido SKU723, una placa de circuito de repuesto vendida con el nombre comercial WIDGET. La demanda de WIDGET es intermitente, con menos de una unidad por día. Tom's Spares realiza pedidos de WIDGET a Acme Products, quienes tardan entre 7 y 10 días en cumplir con los pedidos de reabastecimiento.

Tom’s Spares operates with a short inventory planning horizon of 28 days. The company operates in a competitive environment with impatient customers who only grudgingly accept backorders. Tom’s policy is to set ROP’s and OQ’s to keep inventory lean while maintaining a fill rate of at least 90%. Management monitors KPI’s on a monthly basis. In the case of WIDGETS, these KPI targets are currently met using an ROP=3 and an OQ=4, resulting in an average on hand of about 4 units and average fill rate of 96%.  Tom’s Spares has a pretty good thing going for WIDGETS.

La Figura 1 muestra dos meses de información WIDGET. El panel superior izquierdo muestra la demanda unitaria diaria. La parte superior derecha muestra las unidades diarias disponibles. El panel inferior izquierdo muestra el momento y el tamaño de los pedidos de reabastecimiento a Acme Products. La parte inferior derecha muestra las unidades pendientes de pedido debido a desabastecimientos. En esta simulación, la demanda diaria era 0 o 1, con una demanda de 2 unidades. Las unidades disponibles comenzaron el mes en 7 y nunca cayeron por debajo de 1, aunque en el mes siguiente hubo un desabastecimiento que resultó en una sola unidad en espera. Durante los dos meses, se enviaron a Acme 4 pedidos de reabastecimiento de 4 unidades cada uno, y todos llegaron durante el período de simulación de dos meses.

UN BUEN PROBLEMA INTERRUMPE LAS OPERACIONES NORMALES

Ahora agregamos algunos “buenos problemas” al escenario: surge un pedido inusualmente grande a mitad del período de planificación. Es “bueno” porque más demanda implica más ingresos. Pero es un “problema” porque los parámetros normales de control de inventario de operaciones (ROP=3, OQ=4) no fueron elegidos para hacer frente a esta situación. El aumento de la demanda podría ser tan grande, y en un momento tan desventajoso, como para abrumar el sistema de inventario, creando desabastecimientos y los consiguientes pedidos pendientes. El informe de KPI a la gerencia para un mes así no sería agradable.

La Figura 2 muestra un escenario en el que se produce un pico de demanda de 10 unidades en el tercer día del período de planificación. En este caso, el pico pone el inventario bajo agua durante el resto del mes y crea una cascada de pedidos pendientes que se extiende hasta el mes siguiente. Con un promedio de más de 1000 simulaciones, los KPI del mes 1 muestran un promedio disponible de 0,6 unidades y una miserable tasa de llenado de 44%.

LUCHA CONTRA CON OPERACIONES IRREGULARES

Tom's Spares puede responder a una situación irregular con un movimiento irregular creando una orden de reabastecimiento de emergencia. Para hacerlo bien, tienen que pensar en (a) cuándo realizar el pedido (b) qué tan grande debe ser el pedido y (c) si deben acelerar el pedido.

La cuestión del momento parece obvia: reaccionar tan pronto como llegue la orden. Sin embargo, si el cliente avisara con antelación, Tom's Spares podría realizar el pedido con antelación y estar en mejor posición para limitar las interrupciones provocadas por el pico. Sin embargo, si la comunicación entre Tom's y el cliente que realiza el pedido grande es irregular, entonces el cliente podría avisar a Tom's más tarde o no avisarle en absoluto.

El tamaño del pedido especial también parece obvio: haga un pedido anticipado del número de unidades requerido. Pero eso funciona mejor si Tom's Spares sabe cuándo se producirá el pico de demanda. De lo contrario, podría ser una buena idea realizar pedidos adicionales para limitar la duración de los pedidos pendientes. En general, cuanto menos alerta temprana se proporcione, mayor será el pedido que Tom's deberá realizar. Por supuesto, esta relación podría explorarse mediante simulación.

La llegada del pedido de reposición podría dejarse a la operación habitual de Acme Products. En las simulaciones anteriores, Acme tenía las mismas probabilidades de responder en 7 o 14 días. Para un horizonte de planificación de 28 días, correr el riesgo de obtener una respuesta de 14 días podría generar problemas, por lo que puede ser especialmente valioso para Tom's pagarle a Acme por el envío acelerado. Quizás de la noche a la mañana, pero posiblemente algo más barato pero relativamente rápido.

Exploramos algunos escenarios más mediante simulación. La tabla 1 muestra los resultados. Los escenarios 1 a 4 suponen que llega una demanda adicional sorpresa de 10 unidades el día 3, lo que desencadena un pedido inmediato de reabastecimiento adicional. El tamaño y el plazo de entrega del pedido de reabastecimiento varían.

El escenario 0 muestra que no hacer nada en respuesta a la demanda sorpresa conduce a una tasa de llenado abismal de 41% para ese mes; Lo que no se muestra es que este resultado establece que el próximo mes continuará con un desempeño deficiente. Las operaciones regulares no funcionarán bien. El planificador debe hacer algo para responder a la demanda anómala.

Hacer algo en respuesta implica realizar un pedido de reabastecimiento de emergencia por única vez. El planificador debe elegir el tamaño y el momento de ese pedido. Los escenarios 1 y 3 representan reposiciones “de tamaño medio”. Los escenarios 1 y 2 representan reabastecimientos al día siguiente, mientras que los escenarios 3 y 4 representan una respuesta garantizada en una semana.

Los resultados dejan claro que la respuesta inmediata es más importante que el tamaño de la orden de reabastecimiento para restaurar la tasa de cumplimiento. El reabastecimiento nocturno produce tasas de llenado en el rango 70%, mientras que el tiempo de reabastecimiento de una semana reduce la tasa de llenado al rango medio de 50% a medio 60%.

CONCLUSIONES

El software de gestión de inventario se está expandiendo desde su enfoque tradicional en operaciones normales a un enfoque adicional en operaciones irregulares (IROPS). Esta evolución ha sido posible gracias al desarrollo de nuevos métodos estadísticos para generar escenarios de demanda a nivel diario.

Consideramos una situación IROPS: la llegada sorpresa de una demanda anormalmente grande. Las simulaciones diarias proporcionaron orientación sobre el momento y el tamaño de una orden de reabastecimiento de emergencia. Los resultados de dicho análisis brindan a los planificadores de inventarios un respaldo crítico al estimar los resultados de intervenciones alternativas que les sugiere su experiencia.

En este video blog, la atención se centra en un aspecto crítico de la gestión de inventario: el análisis y la interpretación de los datos del inventario. La atención se centra específicamente en un conjunto de datos de una agencia de transporte público que detalla piezas de repuesto para autobuses. Con más de 13.700 piezas registradas, los datos presentan una excelente oportunidad para profundizar en las complejidades de las operaciones de inventario e identificar áreas de mejora.

Comprender y abordar las anomalías en los datos del inventario es importante por varias razones. No solo garantiza el funcionamiento eficiente de los sistemas de inventario, sino que también minimiza los costos y mejora la calidad del servicio. Este videoblog explora cuatro reglas fundamentales de la gestión de inventario y demuestra, a través de datos del mundo real, cómo las desviaciones de estas reglas pueden indicar problemas subyacentes. Al examinar aspectos como el costo de los artículos, los plazos de entrega, las unidades disponibles y en pedido, y los parámetros que guían las políticas de reabastecimiento, el video proporciona una descripción general completa de los posibles desafíos e ineficiencias que acechan en los datos de inventario. 

Destacamos la importancia del análisis regular de los datos de inventario y cómo dicho análisis puede servir como una herramienta poderosa para los administradores de inventario, permitiéndoles detectar y rectificar problemas antes de que se agraven. Depender de enfoques anticuados puede generar imprecisiones, lo que resulta en un exceso de inventario o expectativas incumplidas de los clientes, lo que a su vez podría causar considerables repercusiones financieras e ineficiencias en las operaciones.

A través de un examen detallado del conjunto de datos de la agencia de transporte público, el videoblog transmite un mensaje claro: la revisión proactiva de los datos del inventario es esencial para mantener operaciones de inventario óptimas, garantizar que las piezas estén disponibles cuando se necesiten y evitar gastos innecesarios.

Aprovechar las herramientas avanzadas de análisis predictivo, como la optimización y planificación inteligente del inventario, le ayudará a controlar los datos de su inventario. Smart IP&O le mostrará información decisiva sobre la demanda y el inventario sobre los patrones de demanda de repuestos en evolución en cada momento, brindando a su organización la información necesaria para la toma de decisiones estratégicas.

Las empresas que dependen de hojas de cálculo para la planificación de la demanda, la previsión y la gestión de inventario a menudo se ven limitadas por las limitaciones inherentes de las hojas de cálculo. Esta publicación examina los inconvenientes de los enfoques tradicionales de gestión de inventario causados por las hojas de cálculo y sus costos asociados, comparándolos con los importantes beneficios que se obtienen al adoptar tecnologías de planificación de última generación.

Las hojas de cálculo, si bien son flexibles por su infinita capacidad de personalización, son fundamentalmente de naturaleza manual y requieren una importante gestión de datos, aportación humana y supervisión. Esto aumenta el riesgo de errores, desde simples errores al ingresar datos hasta complejos errores de fórmula, que causan efectos en cascada que impactan negativamente en los pronósticos. Además, a pesar de los avances en las funciones colaborativas que permiten que varios usuarios interactúen con una hoja común, los procesos basados en hojas de cálculo suelen estar aislados. El titular de la hoja de cálculo posee los datos. Cuando esto sucede, comienzan a surgir muchas fuentes de datos veraces. Sin la confianza de una fuente de datos acordada, prístina y actualizada automáticamente, las organizaciones no tienen la base necesaria a partir de la cual se pueden construir modelos predictivos, pronósticos y análisis.

Por el contrario, los sistemas de planificación avanzada como Smart IP&O están diseñados para superar estas limitaciones. Dichos sistemas están diseñados para ingerir datos automáticamente a través de API o archivos de sistemas ERP y EAM, transformar esos datos utilizando herramientas ETL integradas y pueden procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Esto permite a las empresas gestionar tareas complejas de inventario y previsión con mayor precisión y menos esfuerzo manual porque la recopilación, agregación y transformación de datos ya están realizadas. La transición a sistemas de planificación avanzados es clave para optimizar los recursos por varias razones.

Las hojas de cálculo también tienen un problema de escala. Cuanto más crece el negocio, mayor es el número de hojas de cálculo, libros de trabajo y fórmulas. El resultado es un conjunto de interdependencias rígidas y estrechamente entrelazadas que se vuelven difíciles de manejar e ineficientes. Los usuarios tendrán dificultades para manejar el aumento de la carga y la complejidad con tiempos de procesamiento lentos y la incapacidad de administrar grandes conjuntos de datos y enfrentar desafíos al colaborar entre equipos y departamentos.

Por otro lado, los sistemas de planificación avanzados para la optimización del inventario, la planificación de la demanda y la gestión de inventario son escalables y están diseñados para crecer con el negocio y adaptarse a sus necesidades cambiantes. Esta escalabilidad garantiza que las empresas puedan seguir gestionando su inventario y sus previsiones de forma eficaz, independientemente del tamaño o la complejidad de sus operaciones. Al hacer la transición a sistemas como Smart IP&O, las empresas no sólo pueden mejorar la precisión de su gestión y pronóstico de inventario, sino también obtener una ventaja competitiva en el mercado al ser más receptivos a los cambios en la demanda y más eficientes en sus operaciones.

Beneficios de saltar: Una empresa de servicios eléctricos luchaba por mantener la disponibilidad de piezas de repuesto sin tener un exceso de existencias para más de 250.000 piezas en una red diversa de instalaciones de generación y distribución de energía. Reemplazó su proceso de planificación heredado de veinte años que hacía un uso intensivo de hojas de cálculo con Smart IP&O y una integración en tiempo real a su sistema EAM. Antes de Smart, solo podían modificar los niveles mínimo/máximo y de stock de seguridad con poca frecuencia. Cuando lo hicieron, casi siempre fue porque ocurrió un problema que desencadenó la revisión. Los métodos utilizados para cambiar los parámetros de almacenamiento dependieron en gran medida de la intuición y de los promedios del uso histórico. La empresa de servicios públicos aprovechó los escenarios hipotéticos de Smart para crear gemelos digitales de políticas de almacenamiento alternativas y simuló cómo se comportaría cada escenario en indicadores clave de rendimiento, como el valor del inventario, los niveles de servicio, las tasas de cumplimiento y los costos de escasez. El software identificó aumentos y disminuciones mínimos y máximos específicos que se implementaron en su sistema EAM, impulsando reabastecimientos óptimos de sus repuestos. El resultado: una importante reducción de inventario de $9 millones que liberó efectivo y valioso espacio de almacén al mismo tiempo que mantuvo los niveles de servicio objetivo de 99%+.

Gestión de la precisión del pronóstico: El error de pronóstico es una parte inevitable de la gestión de inventario, pero la mayoría de las empresas no lo rastrean. Como dijo Peter Drucker: "No se puede mejorar lo que no se mide". Una empresa mundial de fabricación de alta tecnología que utilizaba un proceso de pronóstico basado en hojas de cálculo tuvo que crear manualmente sus pronósticos de referencia y sus informes de precisión de los pronósticos. Dada la carga de trabajo de los planificadores y los procesos aislados, simplemente no actualizaban sus informes con mucha frecuencia y, cuando lo hacían, los resultados tenían que distribuirse manualmente. La empresa no tenía forma de saber cuán preciso era un pronóstico determinado y no podía citar sus errores reales por grupo de piezas con confianza. Tampoco sabían si sus pronósticos estaban superando a un método de control. Después de que Smart IP&O entró en funcionamiento, el módulo de planificación de la demanda lo automatizó. Smart Demand Planner ahora vuelve a pronosticar automáticamente su demanda en cada ciclo de planificación utilizando métodos de aprendizaje automático y guarda informes de precisión para cada pieza x ubicación. Cualquier anulación que se aplique a los pronósticos ahora se puede comparar automáticamente con la línea de base para medir el valor agregado del pronóstico, es decir, si el esfuerzo adicional para realizar esos cambios mejoró la precisión. Ahora que existe la capacidad de automatizar el pronóstico estadístico de referencia y producir informes de precisión, esta empresa tiene una base sólida desde la cual mejorar su proceso de pronóstico y la precisión del pronóstico resultante.

Hágalo bien y manténgalo bien:  Otro cliente del negocio de repuestos ha utilizado las soluciones de previsión de Smart desde 2005: ¡casi 20 años! Se enfrentaron a desafíos al pronosticar piezas con demanda intermitente vendidas para respaldar su negocio de posventa de automóviles. Al reemplazar su enfoque basado en hojas de cálculo y cargas manuales a SAP con pronósticos estadísticos de demanda y stock de seguridad de SmartForecasts, pudieron reducir significativamente los pedidos pendientes y las ventas perdidas, con tasas de cumplimiento que mejoraron de 93% a 96% en solo tres meses. La clave de su éxito fue aprovechar el método patentado de Smart para pronosticar la demanda intermitente: el método de arranque "Smart-Willemain" generó estimaciones precisas de la demanda acumulada durante el tiempo de entrega que ayudó a garantizar una mejor visibilidad de las posibles demandas.

Conexión de pronósticos al plan de inventario: Los sistemas de planificación avanzados respaldan la gestión de inventario basada en pronósticos, que es un enfoque proactivo que se basa en pronósticos y simulaciones de demanda para predecir posibles resultados y sus probabilidades asociadas. Estos datos se utilizan para determinar los niveles óptimos de inventario. La previsión basada en escenarios o probabilística contrasta con la naturaleza más reactiva de los métodos basados en hojas de cálculo. Un cliente desde hace mucho tiempo en el negocio de las telas, anteriormente tuvo que lidiar con excesos y desabastecimientos debido a la demanda intermitente de miles de SKU. No tenían forma de saber cuáles eran sus riesgos de desabastecimiento y, por lo tanto, no podían modificar proactivamente las políticas para mitigar el riesgo más que hacer suposiciones muy generales que tendían a generar un exceso de existencias. Adoptaron el software de planificación de inventario y demanda de Smart Software para generar simulaciones de demanda que identificaron valores mínimos disponibles y cantidades de pedido óptimos, manteniendo la disponibilidad del producto para envío inmediato, destacando las ventajas de un enfoque de gestión de inventario basado en pronósticos.

Mejor colaboración:  Compartir previsiones con proveedores clave ayuda a garantizar el suministro. Kratos Space, parte de Kratos Defense & Security Solutions, Inc., aprovechó los pronósticos inteligentes para brindar a sus fabricantes por contrato mejores conocimientos sobre la demanda futura. Utilizaron los pronósticos para asumir compromisos sobre compras futuras que permitieron al CM reducir los costos de materiales y los plazos de entrega de los sistemas diseñados bajo pedido. Esta colaboración demuestra cómo las técnicas avanzadas de pronóstico pueden conducir a una colaboración significativa en la cadena de suministro que genera eficiencias y ahorros de costos para ambas partes.

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La perspectiva de Feynman ilumina nuestro viaje: “En sus esfuerzos por aprender todo lo posible sobre la naturaleza, la física moderna ha descubierto que ciertas cosas nunca pueden “saberse” con certeza. Gran parte de nuestro conocimiento debe permanecer siempre incierto. Lo máximo que podemos saber es en términos de probabilidades”. - Richard Feynman, Las conferencias Feynman sobre física.

Cuando intentamos comprender el complejo mundo de la logística, la aleatoriedad juega un papel fundamental. Esto introduce una paradoja interesante: en una realidad donde se valoran la precisión y la certeza, ¿podría la naturaleza impredecible de la oferta y la demanda servir realmente como un aliado estratégico?

La búsqueda de pronósticos precisos no es sólo un ejercicio académico; es un componente crítico del éxito operativo en numerosas industrias. Para los planificadores de la demanda que deben anticipar la demanda de un producto, las ramificaciones de hacerlo bien (o mal) son fundamentales. Por lo tanto, reconocer y aprovechar el poder de la aleatoriedad no es simplemente un ejercicio teórico; es una necesidad de resiliencia y adaptabilidad en un entorno en constante cambio.

Aceptando la incertidumbre: métodos dinámicos, estocásticos y de Monte Carlo

Modelado dinámico: la búsqueda de una precisión absoluta en los pronósticos ignora la imprevisibilidad intrínseca del mundo. Los métodos de pronóstico tradicionales, con sus marcos rígidos, no logran adaptarse al dinamismo de los fenómenos del mundo real. Al aceptar la incertidumbre, podemos girar hacia modelos más ágiles y dinámicos que incorporen la aleatoriedad como componente fundamental. A diferencia de sus rígidos predecesores, estos modelos están diseñados para evolucionar en respuesta a nuevos datos, garantizando resiliencia y adaptabilidad. Este cambio de paradigma de un enfoque determinista a uno probabilístico permite a las organizaciones navegar la incertidumbre con mayor confianza, tomando decisiones informadas incluso en entornos volátiles.

Los modelos estocásticos guían a los pronosticadores a través de la niebla de la imprevisibilidad con los principios de probabilidad. Lejos de intentar eliminar la aleatoriedad, los modelos estocásticos la adoptan. Estos modelos evitan la noción de un futuro singular y predeterminado, presentando en cambio una serie de resultados posibles, cada uno con su probabilidad estimada. Este enfoque ofrece una representación más matizada y realista del futuro, reconociendo la variabilidad inherente de los sistemas y procesos. Al trazar un espectro de futuros potenciales, el modelado estocástico proporciona a quienes toman decisiones una comprensión integral de la incertidumbre, lo que permite una planificación estratégica informada y flexible.

Las simulaciones de Monte Carlo, que llevan el nombre del centro histórico del azar y la fortuna, aprovechan el poder de la aleatoriedad para explorar el vasto panorama de posibles resultados. Esta técnica implica la generación de miles, si no millones, de escenarios a través de un muestreo aleatorio, cada escenario pinta una imagen diferente del futuro basada en las incertidumbres inherentes del mundo real. Los tomadores de decisiones, armados con conocimientos de las simulaciones de Monte Carlo, pueden medir el rango de posibles impactos de sus decisiones, lo que la convierte en una herramienta invaluable para la evaluación de riesgos y la planificación estratégica en entornos inciertos.

Éxitos del mundo real: aprovechar la aleatoriedad

La estrategia de integrar la aleatoriedad en los pronósticos ha demostrado ser invaluable en diversos sectores. Por ejemplo, las principales empresas de inversión y bancos dependen constantemente de modelos estocásticos para hacer frente al comportamiento volátil del mercado de valores. Un ejemplo notable es cómo los fondos de cobertura emplean estos modelos para predecir los movimientos de precios y gestionar el riesgo, lo que lleva a opciones de inversión más estratégicas.

De manera similar, en la gestión de la cadena de suministro, muchas empresas confían en las simulaciones de Monte Carlo para abordar la imprevisibilidad de la demanda, especialmente durante las temporadas altas como las vacaciones. Al simular varios escenarios, pueden prepararse para una variedad de resultados, asegurándose de tener niveles de existencias adecuados sin comprometer demasiado los recursos. Este enfoque minimiza el riesgo de desabastecimiento y exceso de inventario.

Estos éxitos del mundo real resaltan el valor de integrar la aleatoriedad en los esfuerzos de pronóstico. Lejos de ser el adversario que a menudo se percibe, la aleatoriedad emerge como un aliado indispensable en el intrincado ballet de la previsión. Al adoptar métodos que respetan la incertidumbre inherente del futuro (reforzados por herramientas avanzadas como Smart IP&O), las organizaciones pueden navegar lo impredecible con confianza y agilidad. Por lo tanto, en el gran esquema de la previsión, puede ser prudente abrazar la noción de que, si bien no podemos controlar la tirada de los dados, ciertamente podemos elaborar estrategias en torno a ella.

Este videoblog contiene información esencial para quienes trabajan con las complejidades de la gestión de inventario. La sesión se centra en lograr el equilibrio adecuado dentro de la curva de compensación de acciones, invitando a los espectadores a comprender la importancia profundamente arraigada de este equilibrio. Si alguna vez ha tenido que administrar acciones, sabrá que se siente como un tira y afloja. Por un lado, está optando por tener menos inventario, lo cual es fantástico para ahorrar dinero, pero puede dejar a sus clientes en la miseria. Por otro lado, está considerando aumentar el inventario, lo que mantiene contentos a sus clientes pero puede resultar complicado para su presupuesto. Para tomar una decisión inteligente en este tira y afloja en curso, debe comprender dónde lo ubican sus decisiones actuales de inventario en esta curva de compensación. ¿Se encuentra en un punto en el que puede soportar la presión o necesita avanzar hasta un lugar más cómodo?

Si no puede responder a esta pregunta, significa que todavía depende de métodos obsoletos, lo que corre el riesgo de tener un excedente de inventario o necesidades insatisfechas de los clientes. Mire el video para que pueda ver exactamente dónde se encuentra en esta curva y comprender mejor si desea quedarse quieto o moverse a una posición más óptima.

Y si decide mudarse, tenemos las herramientas para guiarlo. El análisis avanzado de "qué pasaría si" de Smart IP&O permite a las empresas evaluar con precisión el impacto de diferentes estrategias de inventario, como ajustes a los niveles de existencias de seguridad o cambios en los puntos de reorden, en su equilibrio entre los costos de mantenimiento y los niveles de servicio. Al simular escenarios de demanda y políticas de inventario, Smart IP&O proporciona una visualización clara de los posibles resultados financieros y las implicaciones en el nivel de servicio, lo que permite tomar decisiones estratégicas basadas en datos. Esta poderosa herramienta garantiza que las empresas puedan lograr un equilibrio óptimo, minimizando el exceso de inventario y los costos relacionados, mientras mantienen altos niveles de servicio para satisfacer la demanda de los clientes de manera eficiente.