Ya sea que esté utilizando 'Mín./Máx.' o 'punto de pedido' y 'cantidad de pedido' para determinar cuándo y cuánto reabastecer, su enfoque puede generar o negar grandes eficiencias. Errores clave a evitar:

1. No recalibrar regularmente
2. Si se revisa solo el Min/Max, hay un problema
3. El uso de métodos de pronóstico no está a la altura de la tarea
4. Asumir que los datos son demasiado lentos o impredecibles

“Tenemos más de 150.000 combinaciones SKU x Ubicación. Nuestra demanda es intermitente. Dado que se mueve lentamente, no necesitamos volver a calcular nuestros puntos de pedido con frecuencia. Lo hacemos tal vez una vez al año, pero revisamos los puntos de pedido cada vez que hay un problema”. – Gerente de Materiales.

Este enfoque reactivo conducirá a millones en exceso de existencias, roturas de existencias y mucho tiempo perdido revisando datos cuando "algo sale mal". Sin embargo, he escuchado este mismo estribillo a muchos profesionales de inventario a lo largo de los años. Claramente, necesitamos compartir porqué este pensamiento es totalmente erróneo.

Es cierto que para muchas partes, un recálculo de los puntos de pedido con datos históricos actualizados y plazos de entrega podría no cambiar mucho, especialmente si hay patrones como la tendencia o la estacionalidad. Sin embargo, muchas partes se beneficiarán de un recálculo, especialmente si los plazos de entrega o la demanda reciente han cambiado. Además, la probabilidad de un cambio significativo que requiera un nuevo cálculo aumenta cuanto más espere. Finalmente, esos meses con nula demanda también influyen en las probabilidades y no deben ser ignorados. Sin embargo, el punto clave es que es imposible saber qué cambiará o no cambiará en su pronóstico, por lo que es mejor recalibrar regularmente.

Este caso de datos real ilustra un escenario donde brilla la recalibración regular y automatizada: los beneficios de las respuestas rápidas a patrones de demanda cambiantes y como estos se suman rápidamente. En el ejemplo anterior, el eje X representa los días y el eje Y representa la demanda. Si tuviera que esperar varios meses entre recalibrar sus puntos de pedido, sin duda haría el pedido demasiado pronto. Al recalibrar su punto de reorden con mucha más frecuencia, captará el cambio en la demanda y permitirá pedidos mucho más precisos.

En lugar de esperar hasta que tenga un problema, vuelva a recalibrar todas las piezas en cada ciclo de planificación al menos una vez al mes. Al hacerlo, aprovecha los datos más recientes y ajusta proactivamente la política de almacenamiento, evitando así problemas que causarían revisiones manuales y escasez o exceso de inventario.

La naturaleza de sus datos (potencialmente variados) también debe combinarse con las herramientas de pronóstico adecuadas. Si los registros de algunas partes muestran tendencias o patrones estacionales, el uso de métodos de pronóstico de objetivos para adaptarse a estos patrones puede marcar una gran diferencia. De manera similar, si los datos muestran valores cero frecuentes (demanda intermitente), los métodos de pronóstico que no se basan en este caso especial pueden arrojar fácilmente resultados poco confiables.

Automatice, recalibre y revise las excepciones. El software especialmente diseñado lo hará automáticamente. Piénselo de otra manera: ¿es mejor depositar una gran cantidad de dinero en el inversiones una vez al año o en el "costo promedio en euros" depositando cantidades más pequeñas en que sector en el que decida invertir en fracciones mensuales? Recalibrar las políticas con regularidad generará rendimientos máximos con el tiempo, tal como lo hará el promedio del costo en euros para su cartera de inversiones.

¿Con qué frecuencia recalibra sus políticas de almacenamiento? ¿Por qué?

1. Culpar de la escasez a la variabilidad del tiempo de entrega
Los proveedores a menudo llegan tarde, a veces por mucho. Los retrasos en el tiempo de entrega y la variabilidad del suministro son hechos de la vida de la cadena de suministro, sin embargo, las organizaciones que llevan inventario a menudo se sorprenden cuando un proveedor llega tarde. Un proceso de planificación de inventario efectivo abarca estos hechos de la vida y desarrolla políticas que dan cuenta de manera efectiva de esta incertidumbre. Claro, habrá momentos en que los retrasos en el tiempo de entrega surjan de la nada. Pero la mayoría de las veces, las políticas de almacenamiento, como los puntos de pedido, las existencias de seguridad y los niveles mínimos y máximos, no se recalibran con la frecuencia suficiente para detectar cambios en el tiempo de entrega a lo largo del tiempo. Muchas empresas solo revisan el punto de pedido después de que se haya incumplido, en lugar de volver a calibrar después de cada nuevo recibo de tiempo de entrega. Hemos observado situaciones en las que los ajustes Mín./Máx. solo se recalibran anualmente o incluso son completamente manuales. Si tiene una montaña de piezas que usan niveles mínimos/máximos antiguos y plazos de entrega asociados que eran relevantes hace un año, no debería sorprender que no tenga suficiente inventario para esperar hasta que llegue el próximo pedido.

2. Culpar del exceso a las malas previsiones de ventas/clientes
Los pronósticos de sus clientes o su equipo de ventas a menudo se sobreestiman intencionalmente para garantizar el suministro, en respuesta a la escasez de inventario en el pasado donde se quedaron de vacio. O bien, los pronósticos de demanda son inexactos simplemente porque el equipo de ventas no sabe realmente cuál será la demanda de sus clientes, pero se ve obligado a dar un número. La variabilidad de la demanda es otro hecho de la vida de la cadena de suministro, por lo tanto, los procesos de planificación deben hacer un mejor trabajo para tenerlo en cuenta. ¿Por qué confiar en los equipos de ventas para pronosticar cuándo sirven mejor a la empresa vendiendo? ¿Por qué molestarse en jugar el juego de fingir aceptación de los pronósticos de los clientes cuando ambas partes saben que a menudo son falsos? Una mejor manera es aceptar la incertidumbre y acordar un grado de riesgo de desabastecimiento que sea aceptable para todos los grupos de artículos. Una vez que se acuerda el riesgo de desabastecimiento, puede generar una estimación precisa del stock de seguridad necesario para contrarrestar la variabilidad de la demanda. El problema es conseguir que se acepte, ya que es posible que no pueda ofrecer niveles de servicio muy altos en todos los artículos. Los clientes deben estar dispuestos a pagar un precio más alto por unidad para que usted brinde niveles de servicio extremadamente altos. El personal de ventas debe aceptar que es más probable que ciertos artículos tengan pedidos pendientes si priorizan la inversión en inventario en otros artículos. El uso de un proceso de inventario de seguridad consensuado garantiza que esté almacenando en búfer adecuadamente y estableciendo las expectativas correctas. Cuando haces esto, liberas a todas las partes de tener que jugar el juego de predicción para el que no estaban equipados en primer lugar.

3. Culpar de los problemas a los datos incorrectos
“Basura entra/basura sale” es una excusa común de por qué ahora no es el momento adecuado para invertir en software de planificación. Por supuesto, es cierto que si ingresa datos incorrectos en un modelo, no obtendrá buenos resultados, pero aquí está la cuestión: alguien, en algún lugar de la organización, está planificando el inventario, creando un pronóstico y tomando decisiones sobre qué comprar con los datos que hay. ¿Están haciendo esto a ciegas o están usando datos que han seleccionado en una hoja de cálculo para ayudarlos a tomar decisiones de planificación de inventario? Con suerte, esto último. Combine ese conocimiento interno con el software, la automatización de la importación de datos desde el ERP y la limpieza de datos. Una vez armonizado, su software de planificación proporcionará señales de tiempo de entrega y demanda bien estructuradas y continuamente actualizadas que ahora hacen posible una previsión eficaz de la demanda y la optimización del inventario. El cofundador de Smart Software, Tom Willemain, escribió en un boletín de la IBF que “muchos problemas de datos se derivan de que los datos se descuidaron hasta que un proyecto de pronóstico los hizo importantes”. Entonces, comience ese proyecto de pronóstico, porque el primer paso es asegurarse de que "lo que ingresa" sea una señal de demanda impecable, documentada y precisa.