Los objetivos de suministro diarios no funcionan al calcular las existencias de seguridad

Los objetivos de suministro diarios no funcionan al calcular las existencias de seguridad

Los CFO nos dicen que necesitan gastar menos en inventario y sin que afecte a las ventas. Una forma de hacerlo es dejar de usar los objetivos diarios de suministro para determinar los puntos de pedido y las reservas de existencias de seguridad. Así es como funciona un modelo de suministro diario:

  1. Calcule el promedioa de la demanda diaria y multiplique la demanda diaria por el tiempo de entrega del proveedor por días para obtener la demanda de tiempo de entrega
  2. Elija un búfer de suministro por días (es decir, 15, 30, 45 días, etc.). Use búferes más grandes para elementos más importantes y búferes más pequeños para elementos menos importantes.
  3. Agregue los días de reserva deseados del suministro a la demanda durante el tiempo de entrega para obtener el punto de reorden. Pida más cuando el inventario disponible esté por debajo del punto de reorden.

Este enfoque es erroneo por las siguientes razones:

  1. El promedio no tiene en cuenta la estacionalidad ni la tendencia: no verá patrones obvios a menos que pase mucho tiempo ajustándolos manualmente.
  2. El promedio no tiene en cuenta cuán predecible es un artículo: tendrá un exceso de existencias de artículos predecibles y una escasez de artículos menos predecibles. Esto se debe a que los mismos días de suministro para diferentes artículos generan un riesgo de agotamiento de existencias muy diferente.
  3. El promedio no le dice a un planificador cómo el nivel de inventario afecta el riesgo de falta de existencias: no tendrá idea de si tiene existencias insuficientes, excesivas o si tiene suficiente.

Hay muchos otros enfoques de "regla general" que son igualmente problemáticos. Puedes aprender más sobre ellos en este blog

Una mejor manera de planificar la cantidad correcta del inventario de seguridad es aprovechar los modelos de probabilidad que identifican exactamente cuánto inventario se necesita contando el riesgo de desabastecimiento que está dispuesto a aceptar. A continuación se muestra una captura de pantalla de Smart Inventory Optimization que hace exactamente eso. En primer lugar, detalla los niveles de servicio previstos (probabilidad de no agotarse) asociados con la lógica de suministro de los días actuales. El planificador ahora puede ver las partes en las que el nivel de servicio previsto es demasiado bajo o demasiado costoso. Luego pueden hacer correcciones inmediatas enfocándose en los niveles de servicio deseados y el nivel de inversión en inventario. Sin esta información, un planificador no sabrá si los días previstos de existencias de seguridad son demasiado, demasiado poco o simplemente correctos, lo que resulta en excesos y escasez que cuestan participación de mercado e ingresos. 

Informática de existencias de seguridad 2

 

Gestión del inventario dentro de un cambio de régimen

Si escucha la frase "cambio de régimen" en las noticias, inmediatamente piensa en algún evento geopolítico tenso. Los estadísticos usan la frase de manera diferente, de una manera en la que adquiere gran relevancia para la planificación de la demanda y la optimización del inventario. Este blog trata sobre el "cambio de régimen" en el sentido estadístico, lo que significa un cambio importante en el carácter de la demanda de un artículo de inventario.

El historial de demanda de un artículo es el combustible que alimenta las máquinas de previsión de los planificadores de demanda. En general, cuanto más combustible, mejor, lo que nos brinda una mejor solución sobre el nivel promedio, la volatilidad, el tamaño y la frecuencia de los picos, la forma de cualquier patrón de estacionalidad y el tamaño y la dirección de cualquier tendencia.

Pero hay una gran excepción a la regla que predica “a más datos mejores resultados”. Si hay un cambio importante y la nueva demanda no se parece a la antigua, entonces los datos antiguos se vuelven peligrosos.

El software moderno puede hacer pronósticos precisos de la demanda de artículos y sugerir opciones inteligentes para los parámetros de inventario, como los puntos de pedido y las cantidades de los pedidos. Pero la validez de estos cálculos depende de la relevancia de los datos utilizados en su cálculo. Los datos desfasados de un antiguo régimen ya no reflejan la realidad actual, por lo que incluirlos en los cálculos crea un error de pronóstico para los planificadores de demanda y un exceso de existencias o de falta de existencias inaceptables para los planificadores de inventario.

Dicho esto, si tuviera que soportar un cambio de régimen reciente y desechar los datos obsoletos, tendría muchos menos datos con los que trabajar. Esto tiene sus propios costos, porque todas las estimaciones calculadas a partir de los datos tendrían una mayor incertidumbre estadística aunque estarían menos sesgadas. En este caso, sus cálculos tendrían que basarse más en una combinación de análisis estadístico y su propio juicio experto.

En este punto, puede preguntar "¿Cómo puedo saber si ha habido un cambio de régimen y cuándo?" Si ha estado en el trabajo por un tiempo y se siente cómodo mirando diagramas de tiempo de demanda de artículos, generalmente reconocerá el cambio de régimen cuando lo vea, al menos si no es demasiado sutil. La Figura 1 muestra algunos ejemplos reales que son obvios.

Figura 1 Cuatro ejemplos de cambio de régimen en la demanda de artículos del mundo real

Figura 1: Cuatro ejemplos de cambio de régimen en la demanda de artículos del mundo real

 

Desafortunadamente, los cambios menos obvios aún pueden tener efectos significativos. Además, la mayoría de nuestros clientes están demasiado ocupados para revisar manualmente todos los artículos que administran, incluso una vez por trimestre. Cuando supera, digamos, los 100 elementos, la tarea de observar todas esas series temporales se vuelve onerosa. Afortunadamente, el software puede hacer un buen trabajo al monitorear continuamente la demanda de decenas de miles de artículos y alertarlo sobre cualquier artículo que pueda necesitar su atención. Además, puede hacer arreglos para que el software no solo detecte el cambio de régimen, sino que también excluya automáticamente de sus cálculos todos los datos recopilados antes del cambio de régimen más reciente, si corresponde. En otras palabras, puede obtener tanto una advertencia automática de cambio de régimen como una protección automática contra el cambio.

Para obtener más información sobre los conceptos básicos del cambio de régimen, consulte nuestro blog anterior sobre el tema: https://smartcorp.com/blog/demandplanningregimechange/  

 

Un ejemplo con números:

Si desea obtener más información, siga leyendo para ver un ejemplo numérico de cuánto cambio de régimen puede alterar el cálculo de un punto de pedido para una pieza de repuesto crítica. Aquí hay un escenario para ilustrar el punto.

Guión

  • Objetivo: calcular el punto de pedido necesario para controlar el riesgo de desabastecimiento mientras se espera la reposición. Suponga que el riesgo de desabastecimiento objetivo es de 5%.
  • Suponga que el artículo tiene demanda diaria intermitente, con muchos días de demanda cero.
  • Suponga que la demanda diaria tiene una distribución de Poisson con un promedio de 1,0 unidades por día.
  • Suponga que el plazo de reposición es siempre de 30 días.
  • La demanda del tiempo de entrega será aleatoria, por lo que tendrá una distribución de probabilidad y el punto de pedido será el 95º percentil de la distribución.
  • Suponga que el efecto del cambio de régimen es aumentar o disminuir la demanda diaria media.
  • Suponga que hay un año de datos diarios disponibles para estimar la demanda unitaria diaria media.

 

Figura 2 Ejemplo de cambio en la demanda media y muestra de la demanda diaria aleatoria

Figura 2 Ejemplo de cambio en la demanda media y muestra de la demanda diaria aleatoria

 

La Figura 2 muestra una forma de este escenario. El panel superior muestra que la demanda diaria promedio aumenta de 1,0 a 1,5 después de 270 días. El panel inferior muestra una forma en que podría aparecer el valor de la demanda diaria de un año. (En este punto, puede sentir que calcular todo esto es complicado, incluso para lo que resulta ser un escenario simplificado. ¡Es por eso que tenemos software!)

Análisis

El cálculo exitoso del punto de reorden adecuado dependerá de cuándo ocurra el cambio de régimen y cuán grande sea el cambio. Simulamos cambios de régimen de varios tamaños en varios momentos dentro de un período de 365 días. Alrededor de una demanda base de 1,0 unidades por día, estudiamos cambios en la demanda ("cambio") de ±25% y ±50%, así como un caso de referencia sin cambios. Ubicamos el tiempo del cambio ("t.break") en 90, 180 y 270 días. En cada caso, calculamos dos estimaciones del punto de reorden: el valor "ideal" dado un conocimiento perfecto de la demanda promedio en el nuevo régimen ("ROP.true"), y el valor estimado de la demanda media calculado ignorando el cambio de régimen y utilizando todos los datos de demanda del último año (“ROP.all”).

La Tabla 1 muestra las estimaciones del punto de pedido calculado en 100 simulaciones. El bloque central es el caso de referencia, en el que no hay cambio en la demanda diaria, que se mantiene fija en 1 unidad por día. El bloque de color en la parte inferior es el escenario de aumento más extremo, con una demanda que aumenta a 1,5 unidades/día ya sea en un tercio, la mitad o dos tercios del año.

Podemos sacar varias conclusiones de estas simulaciones.

ROP.true: la elección correcta para el punto de pedido aumenta o disminuye según el cambio en la demanda media después del cambio de régimen. La relación no es lineal simple: la tabla abarca un rango del 600% mas del nivel de lademanda (0,25 a 1,50) pero un rango del 467% de lospuntos de pedido (de 12 a 56).

ROP.all: Ignorar el cambio de régimen puede conducir a sobreestimaciones brutas del punto de reorden cuando la demanda cae y subestimaciones brutas cuando la demanda aumenta. Como era de esperar, cuanto más tarde cambia el régimen, peor es el error. Por ejemplo, si la demanda aumenta de 1,0 a 1,5 unidades por día durante dos tercios del año sin que se dé cuenta, el punto de pedido calculado de 43 unidades se quedaría 13 unidades por debajo de lo que debería ser.

Una palabra de precaución: la Tabla 1 muestra que basar los cálculos de los puntos de reorden usando solo datos posteriores a un cambio de régimen generalmente obtendrá la respuesta correcta. Lo que no muestra es que las estimaciones pueden ser inestables si hay muy poco historial de demanda después del cambio. Por lo tanto, en la práctica, debe esperar para reaccionar al cambio de régimen hasta que se haya acumulado una cantidad decente de observaciones en el nuevo régimen. Esto podría significar utilizar todo el historial de demanda, tanto antes como después del cambio, hasta que, por ejemplo, se hayan acumulado 60 o 90 días de historial antes de ignorar los datos anteriores al cambio.

 

Tabla 1 Puntos de pedido correctos y estimados para diferentes escenarios de cambio de régimen

Tabla 1 Puntos de pedido correctos y estimados para diferentes escenarios de cambio de régimen

Planificación de la demanda con órdenes abiertas

Cliente como maestro

Nuestros clientes son grandes maestros que siempre nos han ayudado a cerrar la brecha entre la teoría de los libros de texto y la aplicación práctica de la previsión y la planificación de la demanda. Nuestra última parte de la educación se refiere a los "pedidos generales" y cómo contabilizarlos como parte del proceso de planificación de la demanda. 

Expansión del libro de texto de teoría del inventario

La teoría del inventario de libros de texto se centra en las tres políticas de reposición más utilizadas: (1) Política de revisión periódica de pedidos hasta el final, designada (T, S) en los libros (2) Política de revisión continua con cantidad de pedido fija, designada (R, Q) y (3) revisión continua de la política, designada (s, S) pero generalmente denominada "Mín./Máx.". Nuestros clientes han señalado que su proceso de pedido real a menudo incluye el uso frecuente de "pedidos generales". Este blog se centra en cómo incorporar pedidos generales en el proceso de planificación de la demanda y detalla cómo ajustar los objetivos de almacenamiento en consecuencia.

La planificación de la demanda con pedidos abiertos es diferente

Los pedidos generales son contratos con proveedores por cantidades fijas de reposición que llegan a intervalos fijos. Por ejemplo, puede acordar con su proveedor recibir 20 unidades cada 7 días a través de un pedido abierto en lugar de 60 a 90 unidades cada 28 días según la política de revisión periódica. Los pedidos generales contrastan aún más con las políticas de revisión continua, según las cuales tanto los programas de pedidos como las cantidades de los pedidos son aleatorios. En general, es eficiente incorporar flexibilidad en el proceso de reabastecimiento para que ordene solo lo que necesita y cuando lo necesite. Según ese estándar, Min/Max debería tener más sentido y las políticas generales deberían tener menos sentido.

El caso de las políticas generales

Sin embargo, aunque la eficiencia es importante, nunca es la única consideración. Uno de nuestros clientes, llamémosle Compañía X, explicó el atractivo de las pólizas generales en sus circunstancias. La empresa X fabrica piezas de alto rendimiento para motocicletas y vehículos todo terreno. Convierten el acero en bruto en cosas geniales. Pero deben lidiar con el acero. El acero es caro. El acero es voluminoso y pesado. El acero no es algo conjurado de la noche a la mañana sobre la base de un pedido especial. El gerente de inventario de la empresa X no desea realizar pedidos grandes pero de tamaño aleatorio en momentos aleatorios. No quiere cuidar de una montaña de acero. Sus proveedores no quieren recibir pedidos de cantidades aleatorias en momentos aleatorios. Y la empresa X prefiere repartir sus pagos. El resultado: pedidos generales.

El error fatal en las políticas generales

Para la Compañía X, los pedidos generales están destinados a igualar las compras de reabastecimiento y evitar acumulaciones difíciles de manejar de pilas de acero antes de que estén listas para usar. Pero la lógica detrás de las políticas de inventario de revisión continua aún se aplica. Se producirán aumentos repentinos en la demanda, que de otro modo serían bienvenidos, y pueden crear desabastecimientos. Asimismo, las pausas en la demanda pueden crear un exceso de demanda. A medida que pasa el tiempo, queda claro que una política general tiene un defecto fatal: solo si los pedidos generales coinciden exactamente con la demanda promedio pueden evitar un inventario descontrolado en cualquier dirección, hacia arriba o hacia abajo. En la práctica, será imposible igualar exactamente la demanda promedio. Además, la demanda promedio es un objetivo móvil y puede subir o bajar.

Cómo incorporar pedidos abiertos cuando se planifica la demanda 

Una política general tiene ventajas, pero la rigidez es su talón de Aquiles. Los planificadores de la demanda a menudo improvisan ajustando los pedidos futuros para manejar los cambios en la demanda, pero esto no se aplica a miles de artículos. Para que la política de reabastecimiento de inventario sea sólida frente a la aleatoriedad de la demanda, sugerimos una política híbrida que comience con pedidos generales pero que conserve la flexibilidad para solicitar automáticamente (no manualmente) suministro adicional según sea necesario. Complementar la política general con una copia de seguridad Mín./Máx. permite realizar ajustes sin intervención manual. Esta combinación capturará algunas de las ventajas de los pedidos abiertos mientras protege el servicio al cliente y evita el inventario descontrolado.

El diseño de un proceso de planificación de la demanda que tenga en cuenta los pedidos abiertos requiere la elección de cuatro parámetros de control. Dos parámetros son el tamaño fijo y el tiempo fijo de la política general. Dos más son los valores de Min y Max. Esto deja al gerente de inventario enfrentando un problema de optimización de cuatro dimensiones. El software de optimización de inventario avanzado permitirá evaluar las opciones para los valores de los cuatro parámetros y respaldar las negociaciones con los proveedores cuando se elaboran pedidos generales.

 

 

Optimización del inventario basada en cantidades mínimas de pedido

Recientemente, tuve una conversación interesante con un gerente de inventario y el vicepresidente de finanzas. Estábamos discutiendo los beneficios de poder optimizar automáticamente tanto los puntos de pedido como las cantidades de los pedidos. Al vicepresidente de finanzas le preocupaba que, dado que su gran proveedor requería cantidades mínimas de pedido, no podría beneficiarse. Dijo que sus proveedores tenían todo el poder, obligándolo a aceptar cantidades mínimas masivas de pedidos y atando sus manos. Si bien se sintió mal por esto, vio un lado positivo: no tenía que hacer ninguna planificación. Aceptaría una gran inversión en inventario, pero sus niveles de servicio al cliente serían excepcionales. Quizás se asumió que la gran inversión en inventario era el costo de hacer negocios.

Empujé hacia atrás y señalé que él no era tan impotente como se sentía. Todavía tenía el control de la otra mitad del proceso de adquisición: aunque no podía controlar cuánto ordenar, podía controlar cuándo ordenar ajustando el punto de reorden. En otras palabras, siempre hay espacio para un análisis cuantitativo cuidadoso en la gestión de inventario, incluso cuando tiene una mano atada a la espalda.

Un ejemplo

Para poner algunos números detrás de mi argumento, creé un escenario y luego lo analicé usando nuestra metodología para mostrar cuán importante puede ser usar software de optimización de inventario incluso en situaciones limitadas. En este escenario, la demanda de artículos tiene un promedio de 2,2 unidades por día, pero varía significativamente según el día de la semana. Digamos que el proveedor imaginario insiste en una cantidad mínima de pedido de 500 unidades (muy desproporcionado con respecto a la demanda) y completa los pedidos de reabastecimiento en tres o diez días en proporciones iguales (bastante inconsistente). Para repartir la culpa, supongamos también que el cliente imaginario del proveedor imaginario usa la regla tonta de que el punto de pedido debe ser 10% de la cantidad mínima de pedido. (¿Por qué esta regla? Demasiadas empresas usan reglas generales simples/simplistas en lugar de un análisis adecuado).

Entonces, tenemos un caso base en el que la cantidad de pedido es de 500 unidades y el punto de reorden es de 50 unidades. En este caso, la tasa de llenado es de 1001 TP2T, pero la cantidad promedio de unidades disponibles es de 330. Si el cliente simplemente redujera el punto de pedido de 50 a 15, la tasa de llenado seguiría siendo 99,51 TP2T, pero el stock promedio disponible caería por 11% a 295 unidades. Usando la mano que no está atada a su espalda, el gerente de inventario podría reducir su inversión en inventario en más de 10%, lo que sería una ganancia notable.

Por cierto, si se suprimiera la cantidad mínima de pedido, el cliente sería libre de llegar a una solución nueva y mucho mejor. Establecer la cantidad de pedido en 45 y el punto de reorden en 25 lograría una tasa de llenado de 99% a costa de un nivel disponible diario de solo 35 unidades: casi una reducción de 90% en la inversión de inventario: una mejora importante sobre el statu quo.

Posdata

Estos cálculos son posibles utilizando nuestro software, que puede hacer visibles las relaciones desconocidas entre las opciones de diseño del sistema de inventario (p. ej., cantidad de pedido y punto de reorden) y los indicadores clave de rendimiento (p. ej., unidades promedio disponibles y tasa de llenado). Armado con esta capacidad para realizar estos cálculos, ahora se pueden considerar arreglos alternativos con el proveedor. Por ejemplo, ¿qué pasa si, a cambio de pagar un precio más alto por unidad, el proveedor acepta un MOQ más bajo? El uso del software para realizar un análisis de los indicadores clave de rendimiento utilizando los costos y MOQ "qué pasaría si" revelaría el costo por unidad y MOQ que se necesitaría para desarrollar un trato más rentable. Una vez identificadas, todas las partes se benefician. El proveedor ahora genera un mejor margen sobre las ventas de sus productos, y el comprador tiene un inventario considerablemente menor, lo que produce una reducción del costo de mantenimiento que empequeñece el costo adicional por unidad. todos ganan

 

 

La perspectiva de un CFO sobre la planificación de la demanda: "Más estratégica de lo que piensa"

El Blog de Smart

Recomendaciones para la planificación de la demanda,

previsión y optimización de inventario

Bud Schultz, CPA, vicepresidente de finanzas de NKK Switches, presentó la experiencia de su empresa con la planificación de la demanda durante un seminario web reciente. El siguiente es un breve resumen de los puntos clave de Bud; ver el webinar completo haciendo clic aquí.

P: Cuéntenos sobre los desafíos de planificación comercial y de demanda de NKK.

NKK Switches, con sede en Scottsdale, Arizona, es un fabricante y proveedor líder de interruptores electromecánicos. El negocio involucra muchos tipos diferentes de interruptores: conmutadores, pulsadores, rotativos, incluso algunos tipos de interruptores programables. Somos conocidos por nuestra alta calidad y por nuestra capacidad para cumplir con una gama excepcionalmente amplia de requisitos de los clientes llave en mano (configuración personalizada). NKK Switches produce soluciones personalizadas a partir de componentes obtenidos exclusivamente de instalaciones de fabricación en Japón y China.

Hay literalmente millones de posibles configuraciones de interruptores, y nunca sabemos qué soluciones configuradas pedirán nuestros clientes. Esto hace que nuestra demanda sea muy intermitente y excepcionalmente difícil de pronosticar. De hecho, hasta hace poco tiempo considerábamos impredecible nuestra demanda. Operamos sobre la base de un pedido de fabricación, lo que significaba que los pedidos de los clientes no podían cumplirse hasta que sus componentes fueran producidos y luego transformados en productos terminados por NKK. Esto dio como resultado largos plazos de entrega, dolorosos para nuestros clientes y un desafío competitivo para nuestra organización de ventas.

P: ¿Qué esperaba obtener de un producto mejorado? previsión de la demanda?

Cuando comenzamos a investigar el valor del software de pronóstico de la demanda (SmartForecasts de Smart Software), tratamos de ver la decisión desde el punto de vista del retorno de la inversión (ROI). Hicimos un presupuesto de capital, haciendo suposiciones sobre posibles reducciones en los niveles de inventario, costos reducidos de manejo de inventario y otros ahorros potenciales. Si bien los presupuestos de capital generaron retornos positivos sobre la inversión, no pudimos seguir adelante con base en esa información. No confiábamos en nuestras suposiciones y nos preocupaba no poder justificar el stock de seguridad y los niveles de inventario que sugeriría el software.

Lo que no esperábamos era un desafío de nuestra empresa matriz. A la luz de las capacidades de un sistema ERP recientemente implementado, considerarían un nuevo enfoque. Si pudiéramos producir pronósticos de demanda demostrablemente confiables, considerarían la adquisición de materias primas y la producción de componentes de interruptores según el pronóstico en lugar de según el pedido. Esto abrió la puerta a un impacto mucho más profundo. Realizamos un seguimiento de los datos reales frente a los pronósticos durante un período de doce meses y descubrimos que nuestros pronósticos, particularmente en conjunto, eran excepcionalmente precisos: la demanda real estaba dentro de los 3% del pronóstico. Una vez que pudimos probar la validez de nuestros pronósticos, pudimos seguir adelante con el plan de la empresa matriz para fabricar productos basados en esos pronósticos.

P: ¿Cómo transformaron las operaciones de NKK los pronósticos precisos de líneas de productos con datos de demanda intermitente?

De las muchas combinaciones diferentes que fabricamos bajo pedido, las piezas de interruptores individuales pueden mostrar una demanda muy intermitente (períodos largos con cero pedidos y luego picos aparentemente aleatorios), pero podemos identificar patrones más consistentes en todas las series de interruptores. Todos los números de pieza de una serie determinada tienen componentes y materias primas comunes, como carcasas de plástico, soportes y otro hardware, oro, plata y LED.

Proporcionar a nuestras instalaciones de fabricación pronósticos confiables terminó permitiéndonos hacer cambios dramáticos. Nuestras plantas de fabricación podrían comenzar a adquirir materias primas que, en conjunto, eventualmente se utilizarían en la producción de diferentes números de pieza dentro de esa serie, incluso si los números de pieza específicos que se producirían no se conocían en el momento en que se realizaron los pronósticos. Y en muchos casos, a pesar de los datos irregulares del historial de demanda, incluso era posible que los proveedores fabricaran números de pieza específicos según el pronóstico.

Una vez que el programa esté completamente implementado, anticipamos que nuestros plazos de entrega se reducirán a la mitad del tiempo o incluso menos. Los plazos de entrega más cortos darán como resultado puntos de pedido más bajos, lo que dará como resultado niveles de servicio más altos y reducirá nuestros requisitos de inventario.

Bud Schultz dirige todas las funciones de finanzas y contabilidad en NKK. Su experiencia como Contador Público Certificado, abogado, ingeniero y piloto de la Fuerza Aérea de los EE. UU. proporciona una perspectiva única sobre las finanzas para las operaciones de ingeniería y fabricación.

Deja un comentario

Artículos Relacionados

Por qué las empresas de MRO necesitan software complementario de planificación e inventario de piezas de servicio

Por qué las empresas de MRO necesitan software complementario de planificación e inventario de piezas de servicio

Las organizaciones MRO existen en una amplia gama de industrias, incluido el transporte público, los servicios eléctricos, las aguas residuales, la energía hidroeléctrica, la aviación y la minería. Para realizar su trabajo, los profesionales de MRO utilizan sistemas de gestión de activos empresariales (EAM) y planificación de recursos empresariales (ERP). Estos sistemas están diseñados para realizar muchos trabajos. Dadas sus características, costo y amplios requisitos de implementación, se supone que los sistemas EAM y ERP pueden hacerlo todo. En esta publicación, resumimos la necesidad de un software complementario que aborde análisis especializados para la optimización del inventario, la previsión y la planificación de piezas de servicio.

El pronóstico importa, pero tal vez no como usted piensa

El pronóstico importa, pero tal vez no como usted piensa

Verdadero o falso: El pronóstico no importa para la gestión del inventario de repuestos. A primera vista, esta afirmación parece evidentemente falsa. Después de todo, las previsiones son cruciales para planificar los niveles de existencias, ¿verdad? Depende de lo que entiendas por “previsión”. Si te refieres a un pronóstico de un solo número de la vieja escuela (“la demanda del artículo CX218b será de 3 unidades la próxima semana y de 6 unidades la semana siguiente”), entonces no. Si se amplía el significado de pronóstico para incluir una distribución de probabilidad que tenga en cuenta las incertidumbres tanto de la demanda como de la oferta, entonces sí.

Por qué las empresas de MRO deberían preocuparse por el exceso de inventario

Por qué las empresas de MRO deberían preocuparse por el exceso de inventario

¿Las empresas de MRO realmente priorizan la reducción del exceso de inventario de repuestos? Desde un punto de vista organizativo, nuestra experiencia sugiere que no necesariamente. Las discusiones en las salas de juntas generalmente giran en torno a la expansión de flotas, la adquisición de nuevos clientes, el cumplimiento de acuerdos de nivel de servicio (SLA), la modernización de la infraestructura y la maximización del tiempo de actividad. En industrias donde los activos respaldados por repuestos cuestan cientos de millones o generan ingresos significativos (por ejemplo, minería o petróleo y gas), el valor del inventario simplemente no sorprende y las organizaciones tienden a pasar por alto cantidades masivas de inventario excesivo.

Mensajes recientes

  • Superar la incertidumbre con tecnología de optimización de servicio e inventarioSuperar la incertidumbre con tecnología de optimización de servicio e inventario
    En este blog, analizaremos el mercado impredecible y de ritmo rápido de hoy y los constantes desafíos que enfrentan las empresas para administrar su inventario y niveles de servicio de manera eficiente. El tema principal de esta discusión, arraigado en el concepto de "Optimización probabilística del inventario", se centra en cómo se puede aprovechar la tecnología moderna para lograr objetivos óptimos de servicio e inventario en medio de la incertidumbre. Este enfoque no sólo aborda los problemas tradicionales de gestión de inventario, sino que también ofrece una ventaja estratégica para afrontar las complejidades de las fluctuaciones de la demanda y las interrupciones de la cadena de suministro. […]
  • Escenarios de demanda diaria Smart 2Escenarios de demanda diaria
    En este Videoblog explicaremos cómo la previsión de series temporales se ha convertido en una herramienta fundamental, especialmente a nivel diario, en la que Smart Software ha sido pionero desde sus inicios hace más de cuarenta años. La evolución de las prácticas comerciales de incrementos temporales anuales a incrementos temporales más refinados, como el análisis de datos mensual y ahora diario, ilustra un cambio significativo en las estrategias operativas. […]
  • El costo de no hacer nada con sus sistemas de planificación de inventarioEl costo de la planificación con hojas de cálculo
    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. […]
  • Aprendiendo de la IA del software de modelos de inventarioAprender de los modelos de inventario
    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. […]
  • Los métodos de software de pronóstico.Los métodos de previsión
    El software de planificación de la demanda y pronóstico estadístico desempeña un papel fundamental en la gestión empresarial eficaz al incorporar funciones que mejoran significativamente la precisión de los pronósticos. Un aspecto clave implica la utilización de modelos extrapolativos o basados en suavizado, que permiten a las empresas hacer predicciones rápidamente basadas únicamente en datos históricos. Esta base basada en el desempeño pasado es crucial para comprender tendencias y patrones, especialmente en variables como las ventas o la demanda de productos. El software de pronóstico va más allá del mero análisis de datos al permitir combinar el juicio profesional con pronósticos estadísticos, reconociendo que el pronóstico no es un proceso único para todos. Esta flexibilidad permite a las empresas incorporar conocimientos humanos y de la industria en el modelo de pronóstico, lo que garantiza una predicción más matizada y precisa. […]

    Optimización de inventario para fabricantes, distribuidores y MRO

    • Por qué las empresas de MRO necesitan software complementario de planificación e inventario de piezas de servicioPor qué las empresas de MRO necesitan software complementario de planificación e inventario de piezas de servicio
      Las organizaciones MRO existen en una amplia gama de industrias, incluido el transporte público, los servicios eléctricos, las aguas residuales, la energía hidroeléctrica, la aviación y la minería. Para realizar su trabajo, los profesionales de MRO utilizan sistemas de gestión de activos empresariales (EAM) y planificación de recursos empresariales (ERP). Estos sistemas están diseñados para realizar muchos trabajos. Dadas sus características, costo y amplios requisitos de implementación, se supone que los sistemas EAM y ERP pueden hacerlo todo. En esta publicación, resumimos la necesidad de un software complementario que aborde análisis especializados para la optimización del inventario, la previsión y la planificación de piezas de servicio. […]
    • Previsión-de-la-demanda-de-repuestos-una-perspectiva-diferente-para-la-planificación-de-repuestos-de-servicioEl pronóstico importa, pero tal vez no como usted piensa
      Verdadero o falso: El pronóstico no importa para la gestión del inventario de repuestos. A primera vista, esta afirmación parece evidentemente falsa. Después de todo, las previsiones son cruciales para planificar los niveles de existencias, ¿verdad? Depende de lo que entiendas por “previsión”. Si te refieres a un pronóstico de un solo número de la vieja escuela (“la demanda del artículo CX218b será de 3 unidades la próxima semana y de 6 unidades la semana siguiente”), entonces no. Si se amplía el significado de pronóstico para incluir una distribución de probabilidad que tenga en cuenta las incertidumbres tanto de la demanda como de la oferta, entonces sí. […]
    • Por qué las empresas de MRO deberían preocuparse por el exceso de inventarioPor qué las empresas de MRO deberían preocuparse por el exceso de inventario
      ¿Las empresas de MRO realmente priorizan la reducción del exceso de inventario de repuestos? Desde un punto de vista organizativo, nuestra experiencia sugiere que no necesariamente. Las discusiones en las salas de juntas generalmente giran en torno a la expansión de flotas, la adquisición de nuevos clientes, el cumplimiento de acuerdos de nivel de servicio (SLA), la modernización de la infraestructura y la maximización del tiempo de actividad. En industrias donde los activos respaldados por repuestos cuestan cientos de millones o generan ingresos significativos (por ejemplo, minería o petróleo y gas), el valor del inventario simplemente no sorprende y las organizaciones tienden a pasar por alto cantidades masivas de inventario excesivo. […]
    • Principales diferencias entre la planificación de inventario para productos terminados y para MRO y repuestosPrincipales diferencias entre la planificación de inventario para productos terminados y para MRO y repuestos
      En el competitivo panorama empresarial actual, las empresas buscan constantemente formas de mejorar su eficiencia operativa y generar mayores ingresos. La optimización de la gestión de repuestos es un aspecto que a menudo se pasa por alto y que puede tener un impacto financiero significativo. Las empresas pueden mejorar la eficiencia general y generar importantes rendimientos financieros mediante la gestión eficaz del inventario de piezas de repuesto. Este artículo explorará las implicaciones económicas de la gestión optimizada de repuestos y cómo invertir en software de optimización de inventario y planificación de la demanda puede proporcionar una ventaja competitiva. […]