Superar 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 inventarios, 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.

Comprender e implementar la tecnología de optimización de inventario es importante por varias razones. En primer lugar, afecta directamente la capacidad de una empresa para satisfacer las demandas de los clientes con prontitud, afectando así la satisfacción y la lealtad del cliente. En segundo lugar, una gestión eficaz del inventario controla los costos operativos, reduciendo la retención innecesaria de existencias y minimizando el riesgo de desabastecimiento o exceso de existencias. En una era donde las condiciones del mercado cambian rápidamente, tener un sistema sólido para gestionar estos aspectos puede marcar la diferencia entre prosperar y simplemente sobrevivir.

En el corazón de la gestión de inventarios se encuentra una paradoja: la necesidad de estar preparado para la demanda fluctuante sin sucumbir a los peligros del exceso de existencias, que puede conducir a mayores costos de mantenimiento, obsolescencia y desperdicio de recursos. Por el contrario, la falta de existencias puede provocar desabastecimientos, pérdida de ventas y disminución de la satisfacción del cliente, lo que en última instancia afecta la reputación y los resultados de una empresa. La naturaleza impredecible de las demandas del mercado, agravada por posibles interrupciones en la cadena de suministro y cambios en el comportamiento de los consumidores, añade complejidad a este acto de equilibrio.

La tecnología juega un papel fundamental aquí. El software moderno de optimización de inventario integra modelos probabilísticos, algoritmos de pronóstico sofisticados y capacidades de simulación. Estos sistemas ayudan a las empresas a responder rápidamente a las condiciones cambiantes del mercado. Además, la adopción de dicha tecnología fomenta una cultura de toma de decisiones basada en datos, lo que garantiza que las empresas no simplemente reaccionen a las incertidumbres sino que elaboren estrategias de manera proactiva para mitigar sus impactos.

Aquí hay breves discusiones sobre las tecnologías algorítmicas relevantes.

Optimización probabilística del inventario: Los enfoques tradicionales de gestión de inventarios se basan en modelos deterministas que suponen un mundo estático y predecible. Estos modelos fallan ante la variabilidad y la incertidumbre. Ingrese a la optimización probabilística del inventario, un paradigma que abarca la aleatoriedad inherente a los procesos de la cadena de suministro. Este enfoque emplea modelos estadísticos para representar las incertidumbres en la oferta y la demanda, lo que permite a las empresas dar cuenta de una gama completa de resultados posibles.

Previsión avanzada:  Una piedra angular de la optimización eficaz del inventario es la capacidad de anticipar con precisión la demanda futura. Las técnicas de pronóstico avanzadas, como [no vendemos esto fuera de SmartForecasts o tal vez ya no esté allí, así que no lo menciones], el análisis de series de tiempo y el aprendizaje automático, extraen patrones explotables de datos históricos.

Cálculo del stock de seguridad: un escudo contra la incertidumbre:

Los pronósticos que incluyen estimaciones de su propia incertidumbre permiten calcular las existencias de seguridad. El stock de seguridad actúa como amortiguador contra la imprevisibilidad de la demanda y los plazos de entrega. Determinar el nivel óptimo de existencias de seguridad es un desafío crítico que los modelos probabilísticos abordan hábilmente. Con los niveles de stock de seguridad adecuados, las empresas pueden mantener altos niveles de servicio, asegurando la disponibilidad del producto sin la carga de un inventario excesivo.

Planificación de escenarios: preparación para múltiples futuros:

El futuro es intrínsecamente incierto y un único pronóstico nunca puede abarcar todos los escenarios posibles. Los métodos avanzados que crean una variedad de escenarios de demanda realistas son la forma esencial de optimización probabilística del inventario. Estas técnicas permiten a las empresas explorar las implicaciones de múltiples futuros, desde el mejor hasta el peor de los casos. Al planificar en función de estos escenarios, las empresas pueden mejorar su resiliencia frente a la volatilidad del mercado.

Navegando el futuro con confianza

El panorama incierto del entorno empresarial actual requiere un cambio de las prácticas tradicionales de gestión de inventarios a enfoques probabilísticos más sofisticados. Al adoptar los principios de optimización probabilística del inventario, las empresas pueden lograr un equilibrio duradero entre la excelencia del servicio y la eficiencia de costos. La integración de técnicas de pronóstico avanzadas, cálculos estratégicos de existencias de seguridad y planificación de escenarios, respaldados por Smart Inventory Planning and Optimization (Smart IP&O), equipa a las empresas para transformar la incertidumbre de un desafío a una oportunidad. Las empresas que adoptan este enfoque informan mejoras significativas en los niveles de servicio, reducciones en los costos de inventario y una mayor agilidad de la cadena de suministro.

Por ejemplo, los artículos menos críticos que se prevé alcanzarán los niveles de servicio 99%+ representan oportunidades para reducir el inventario. Al apuntar a niveles de servicio más bajos en artículos menos críticos, el inventario tendrá “el tamaño adecuado” con el tiempo para alcanzar el nuevo equilibrio, lo que disminuirá los costos de mantenimiento y el valor del inventario disponible. Un importante sistema de transporte público redujo el inventario en más de $4,000,000 y mejoró los niveles de servicio.

La optimización de los niveles de inventario también significa que los ahorros obtenidos en un subconjunto de artículos se pueden reasignar para mantener una cartera más amplia de artículos "en stock", lo que permite capturar ingresos que de otro modo se perderían en ventas. Un distribuidor líder pudo almacenar una cartera más amplia de piezas con ahorros gracias a la reducción de inventario y una mayor disponibilidad de piezas en 18%.

 

 

 

Escenarios 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.

Inicialmente, durante la década de 1980, la práctica habitual de utilizar datos anuales para realizar pronósticos y la introducción de datos mensuales se consideró innovadora. Este período marcó el comienzo de una tendencia hacia el aumento de la resolución del análisis de datos, lo que permitió a las empresas capturar y reaccionar ante cambios más rápidos en la dinámica del mercado. A medida que avanzamos hacia la década de 2000, la norma del análisis de datos mensual estaba bien establecida, pero los "chicos geniales" (innovadores en el borde de la analítica empresarial) comenzaron a experimentar con datos semanales. Este cambio fue impulsado por la necesidad de sincronizar las operaciones comerciales con condiciones de mercado cada vez más volátiles y comportamientos de los consumidores que exigían respuestas más rápidas que las que podían proporcionar los ciclos mensuales. Hoy, en la década de 2020, si bien el análisis de datos mensuales sigue siendo común, la frontera se ha desplazado nuevamente, esta vez hacia el análisis de datos diario, y algunos pioneros incluso se han aventurado en el análisis por horas.

El verdadero poder del análisis de datos diario radica en su capacidad de proporcionar una vista detallada de las operaciones comerciales, capturando las fluctuaciones diarias que podrían pasar desapercibidas en los datos mensuales o semanales. Sin embargo, las complejidades de los datos diarios requieren enfoques analíticos avanzados para extraer información significativa. En este nivel, comprender la demanda requiere lidiar con conceptos como intermitencia, estacionalidad, tendencia y volatilidad. La intermitencia, o la aparición de días sin demanda, se vuelve más pronunciada en una granularidad diaria y exige técnicas de pronóstico especializadas como el método de Croston para predicciones precisas. La estacionalidad a nivel diario puede revelar múltiples patrones (como mayores ventas los fines de semana o días festivos) que los datos mensuales enmascararían. Las tendencias se pueden observar como aumentos o disminuciones de la demanda a corto plazo, lo que exige estrategias de ajuste ágiles. Finalmente, la volatilidad a nivel diario se acentúa, mostrando oscilaciones de la demanda más significativas que las observadas en los análisis mensuales o semanales, lo que puede afectar las estrategias de gestión de inventarios y la necesidad de existencias de reserva. Este nivel de complejidad subraya la necesidad de herramientas analíticas sofisticadas y experiencia en el análisis de datos diario.

En conclusión, la evolución de pronósticos de series temporales menos frecuentes a pronósticos diarios marca un cambio sustancial en la forma en que las empresas abordan el análisis de datos. Esta transición no solo refleja el ritmo acelerado de los negocios, sino que también resalta la necesidad de herramientas que puedan manejar una mayor granularidad de los datos. La dedicación de Smart Software para perfeccionar sus capacidades analíticas para gestionar los datos diarios destaca el movimiento más amplio de la industria hacia una toma de decisiones más dinámica, receptiva y basada en datos. Este cambio no se trata simplemente de mantener el ritmo del tiempo, sino de aprovechar conocimientos detallados para forjar ventajas competitivas en un entorno empresarial en constante cambio.

 

Operaciones irregulares

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.

Operaciones irregulares en planificación de inventarios y previsión de demanda 01

 

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%.

Operaciones irregulares en planificación de inventarios y previsión de demanda 02

 

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%.

 

Operaciones irregulares en planificación de inventarios y previsión de demanda 03

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.

 

 

Encontrar su lugar en la curva de compensación del inventario

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.  

 

 

Los tres tipos de análisis de la cadena de suministro

​En este video blog, exploramos las funciones críticas del análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo en la gestión de inventario, destacando sus contribuciones esenciales para impulsar la optimización de la cadena de suministro a través de la previsión estratégica y el análisis de datos detallados.

 

Estos análisis fomentan un ecosistema de gestión de inventario dinámico, receptivo y eficiente al permitir a los administradores de inventario monitorear las operaciones actuales, anticipar desarrollos futuros y formular respuestas óptimas. Le explicaremos cómo Descriptive Analytics lo mantiene informado sobre las operaciones actuales, Predictive Analytics lo ayuda a anticipar demandas futuras y Prescriptive Analytics guía sus decisiones estratégicas para lograr la máxima eficiencia y rentabilidad.

By the end of the video, you’ll have a solid understanding of how to leverage these analytics to enhance your inventory management strategies. These are not just tools but a new way of thinking about and approaching inventory optimization with the support of modern software.