Acto de equilibrio

La gestión del inventario, como la gestión de cualquier cosa, implica equilibrar prioridades en competencia. ¿Quieres un inventario ajustado? ¡Sí! ¿Quiere poder decir "Está en stock" cuando un cliente quiere comprar algo? ¡Sí!

¿Pero puedes tener ambas cosas? Sólo hasta cierto punto. Si se inclina por inclinar su inventario de manera demasiado agresiva, corre el riesgo de quedarse sin existencias. Si eliminas los desabastecimientos, creas un exceso de inventario. Se ve obligado a encontrar un equilibrio satisfactorio entre los dos objetivos en competencia: un inventario reducido y una alta disponibilidad de artículos.

Lograr un equilibrio

¿Cómo se logra ese equilibrio? Demasiados planificadores de inventarios “intuyen” el camino hacia algún tipo de respuesta. O encuentran una respuesta inteligente una vez y esperan que tenga una fecha de caducidad lejana y sigan usándola mientras se concentran en otros problemas. Desafortunadamente, los cambios en la demanda y/o los cambios en el desempeño de los proveedores y/o los cambios en las prioridades de su propia empresa dejarán obsoletos los viejos planes de inventario y lo devolverán al punto de partida.

Es inevitable que todo plan tenga una vida útil y deba actualizarse. Sin embargo, definitivamente no es una buena práctica reemplazar una suposición por otra. En cambio, cada ciclo de planificación debería aprovechar el software moderno de la cadena de suministro para reemplazar las conjeturas con análisis basados en hechos utilizando matemáticas de probabilidad.

Conocete a ti mismo

Lo único que el software no puede hacer es calcular la mejor respuesta sin conocer sus prioridades. ¿Cuánto prioriza el inventario eficiente sobre la disponibilidad de artículos? El software predecirá los niveles de inventario y disponibilidad causados por cualquier decisión que tome sobre cómo administrar cada artículo en su inventario, pero solo usted puede decidir si un conjunto determinado de indicadores clave de desempeño es consistente con lo que desea.

Saber lo que quieres en un sentido general es fácil: lo quieres todo. Pero saber qué prefiere al comparar escenarios específicos es más difícil. Es útil poder ver una variedad de posibilidades realizables y reflexionar sobre cuál parece mejor cuando se presentan una al lado de la otra.

Ver lo que sigue

El software de cadena de suministro puede brindarle una visión de la curva de compensación. En general, usted sabe que el inventario reducido y la alta disponibilidad de artículos se compensan entre sí, pero ver las curvas de compensación de artículos específicos agudiza su atención.

¿Por qué hay una curva? Porque tienes opciones sobre cómo gestionar cada elemento. Por ejemplo, si verifica el estado del inventario continuamente, ¿qué valores asignará a los Mínimo y máximo valores que rigen cuándo pedir reabastecimientos y cuánto pedir. La curva de compensación surge porque elegir diferentes valores mínimos y máximos conduce a diferentes niveles de inventario disponible y diferentes niveles de disponibilidad de artículos, por ejemplo, medidos por tasa de relleno.

Un escenario para el análisis

Para ilustrar estas ideas, utilicé un gemelo digital  para estimar cómo se comportarían varios valores de Min y Max en un escenario particular. El escenario se centró en una pieza de repuesto teórica con una demanda puramente aleatoria que tenía un nivel moderadamente alto de intermitencia (37% de días con demanda cero). Los plazos de reposición fueron de entre 7 y 14 días. Los valores Min y Max fueron variados sistemáticamente: Min de 20 a 40 unidades, Max de Min+1 unidades a 2xMin unidades. Cada par (Min,Max) se simuló durante 365 días de operación un total de 1000 veces, luego los resultados se promediaron para estimar tanto el número promedio de unidades disponibles como la tasa de cumplimiento, es decir, el porcentaje de demandas diarias que se cumplieron inmediatamente desde existencias. Si no había stock disponible, se encontraba pendiente de entrega.

Resultados

El experimento produjo dos tipos de resultados:

• Gráficos que muestran la relación entre los valores mínimos y máximos y dos indicadores clave de rendimiento: tasa de cumplimiento y unidades promedio disponibles.
• Una curva de compensación que muestra cómo la tasa de cumplimiento y las unidades disponibles se compensan entre sí.

La Figura 1 muestra el inventario disponible en función de los valores de Min y Max. El experimento arrojó niveles manuales que oscilaban entre cerca de 0 y aproximadamente 40 unidades. En general, mantener Min constante y aumentar Max da como resultado más unidades disponibles. La relación con Min es más compleja: mantener Max constante y aumentar Min primero aumenta el inventario, pero en algún momento lo reduce.

La Figura 2 muestra la tasa de llenado en función de los valores de Min y Max. El experimento arrojó niveles de tasa de llenado que van desde cerca de 0% hasta 100%. En general, las relaciones funcionales entre la tasa de llenado y los valores de Min y Max reflejaron las de la Figura 1.

La Figura 3 destaca el punto clave, mostrando cómo variar Min y Max produce un emparejamiento perverso de los indicadores clave de desempeño. En términos generales, los valores de Min y Max que maximizan la disponibilidad del artículo (tasa de cumplimiento) son los mismos valores que maximizan el costo del inventario (unidades promedio disponibles). Este patrón general está representado por la curva azul. Los experimentos también produjeron algunas ramificaciones de la curva azul que están asociadas con malas elecciones de Min y Max, en el sentido de que otras opciones las dominan al producir la misma tasa de cumplimiento con un inventario más bajo.

Conclusiones

La Figura 3 deja en claro que su elección de cómo administrar un artículo del inventario lo obliga a equilibrar el costo del inventario y la disponibilidad del artículo. Puede evitar algunas combinaciones ineficientes de valores mínimos y máximos, pero no puede escapar de la compensación.

El lado bueno de esta realidad es que no tienes que adivinar qué sucederá si cambias tus valores actuales de Min y Max por otros. El software le dirá cuánto le permitirá comprar esa mudanza y cuánto le costará. Puedes quitarte el sombrero de Guestimator y hacer lo tuyo con confianza.

Figura 1 Inventario disponible en función de los valores mínimos y máximos

Figura 2 Tasa de llenado en función de los valores mínimo y máximo

Figura 3 Curva de compensación entre tasa de cumplimiento e inventario disponible

La previsión de las necesidades de inventario es una variante especializada de la previsión que se centra en el extremo superior del rango de posible demanda futura.

Para simplificar, considere el problema de pronosticar las necesidades de inventario para un solo período de anticipación, digamos un día antes. Por lo general, el trabajo de pronóstico consiste en estimar el nivel más probable o promedio de demanda del producto. Sin embargo, si el inventario disponible es igual a la demanda promedio, existe una probabilidad de aproximadamente 50% de que la demanda exceda el inventario y resulte en pérdida de ventas y/o pérdida de buena voluntad. Fijar el nivel de inventario en, digamos, diez veces la demanda promedio probablemente eliminará el problema de los desabastecimientos, pero con la misma seguridad resultará en costos de inventario inflados.

El truco de la optimización del inventario es encontrar un equilibrio satisfactorio entre tener suficiente inventario para satisfacer la mayor parte de la demanda sin comprometer demasiados recursos en el proceso. Por lo general, la solución es una combinación de criterio empresarial y estadísticas. La parte crítica es definir un nivel de servicio de inventario aceptable, como satisfacer 95% de demanda inmediatamente desde el stock. La parte estadística es estimar el percentil 95 de la demanda.

Cuando no se trata de demanda intermitente, a menudo se puede estimar el nivel de inventario requerido asumiendo una curva de demanda en forma de campana (normal), estimando tanto el centro como el ancho de la curva de campana y luego usando una fórmula estadística estándar para estimar el percentil deseado. La diferencia entre el nivel de inventario deseado y el nivel promedio de demanda se denomina "existencia de seguridad" porque protege contra la posibilidad de desabastecimiento.

Cuando se trata de demanda intermitente, la curva en forma de campana es una aproximación muy pobre a la distribución estadística de la demanda. En este caso especial, Smart aprovecha la tecnología patentada para la demanda intermitente que está diseñada para pronosticar con precisión los rangos y producir una mejor estimación del stock de seguridad necesario para lograr el nivel de servicio de inventario requerido.

Descubra cómo se utilizan los pronósticos con estas 4 preguntas.

A menudo, las empresas insisten en que "no usan pronósticos" para planificar el inventario. A menudo usan métodos de punto de pedido y tienen dificultades para mejorar la entrega a tiempo, la rotación de inventario y otros KPI. Si bien no piensan en lo que están haciendo como un pronóstico explícito, ciertamente usan estimaciones de la demanda futura para desarrollar puntos de reorden como mínimo/máximo.

Independientemente de cómo se llame, todo el mundo trata de estimar la demanda futura de alguna manera y utiliza esta estimación para establecer políticas de almacenamiento e impulsar pedidos. Para mejorar la planificación del inventario y asegurarse de no realizar pedidos excesivos o insuficientes y crear grandes desabastecimientos e hinchazón del inventario, es importante comprender exactamente cómo utiliza su organización las previsiones. Una vez que comprenda esto, puede evaluar si se puede mejorar la calidad de los pronósticos.

Intente obtener respuestas a las siguientes preguntas. Revelará cómo se utilizan las previsiones en su empresa, incluso si cree que no utiliza previsiones.

1. ¿Es su pronóstico una estimación período por período a lo largo del tiempo que se usa para predecir qué inventario disponible habrá en el futuro y desencadena sugerencias de pedidos en su sistema ERP?

2. ¿O se usa su pronóstico para derivar un punto de reorden pero no se usa explícitamente como un controlador por período para generar órdenes? Aquí, puedo predecir que venderemos 10 por semana según el historial, pero no estamos cargando 10, 10, 10, 10, etc., en el ERP. En su lugar, derivo un punto de reorden o Mín. que cubre el tiempo de entrega de dos períodos + cierta cantidad de reserva para ayudar a proteger contra el agotamiento de existencias. En este caso, pediré más cuando llegue a 25.

3. ¿Su pronóstico se usa como una guía para que el planificador ayude a determinar subjetivamente cuándo debe ordenar más? Aquí, predigo 10 por semana y evalúo el inventario disponible periódicamente, reviso el tiempo de entrega esperado y decido, dadas las 40 unidades que tengo disponibles hoy, que tengo "suficiente". Por lo tanto, no hago nada ahora, pero volveré a consultar en una semana.

4. ¿Se utiliza para configurar pedidos abiertos con proveedores? Aquí, predigo 10 por semana y acepto una orden de compra general con el proveedor de 520 por año. Luego, los pedidos se hacen con anticipación para que lleguen en cantidades de 10 una vez por semana hasta que se consuma el pedido general.

Una vez que obtenga las respuestas, puede preguntar cómo se crean las estimaciones de la demanda. ¿Es un promedio? ¿Está derivando la demanda sobre el tiempo de entrega a partir de un pronóstico de ventas? ¿Hay un pronóstico estadístico generado en alguna parte? ¿Qué métodos se consideran? También será importante evaluar cómo se utilizan las existencias de seguridad para protegerse contra la variabilidad de la oferta y la demanda. Más sobre todo esto en un próximo artículo.

Si últimamente tenías la cabeza en alto, es posible que hayas notado alguna locura adicional fuera de la cancha de baloncesto: el fracaso del Silicon Valley Bank. Aquellos de nosotros en el mundo de la cadena de suministro tal vez hayamos descartado la quiebra del banco como un problema de otra persona, pero ese lamentable episodio también contiene una gran lección para nosotros: la importancia de hacer bien las pruebas de estrés.

Él El Correo de Washington Recientemente se publicó un artículo de opinión de Natasha Sarin llamado “Los reguladores se perdieron los problemas de Silicon Valley Bank durante meses. Este es el por qué." Sarin describió las fallas en el régimen de pruebas de estrés impuesto al banco por la Reserva Federal. Un problema es que las pruebas de estrés son demasiado estáticas. El factor de estrés de la Fed para el crecimiento del PIB nominal fue un escenario único que enumeraba valores supuestos durante los próximos 13 trimestres (ver Figura 1). Esas 13 proyecciones trimestrales pueden ser la opinión consensuada de alguien sobre cómo se vería un mal día para el cabello, pero esa no es la única forma en que podrían desarrollarse las cosas. Como sociedad, se nos enseña a apreciar una mejor manera de mostrar las contingencias cada vez que el Servicio Meteorológico Nacional nos muestra las trayectorias proyectadas de los huracanes (consulte la Figura 2). Cada escenario representado por una línea de color diferente muestra una posible trayectoria de tormenta, y las líneas concentradas representan la más probable. Al exponer las rutas de menor probabilidad, se mejora la planificación de riesgos.

Al realizar pruebas de estrés en la cadena de suministro, necesitamos escenarios realistas de posibles demandas futuras que podrían ocurrir, incluso demandas extremas. Smart proporciona esto en nuestro software (con mejoras considerables en nuestros métodos Gen2). El software genera una gran cantidad de escenarios de demanda creíbles, suficientes para exponer el alcance completo de los riesgos (consulte la Figura 3). Las pruebas de estrés tienen que ver con la generación de cantidades masivas de escenarios de planificación, y los métodos probabilísticos de Smart son una desviación radical de las aplicaciones S&OP deterministas anteriores, ya que se basan completamente en escenarios.

La otra falla en las pruebas de estrés de la Fed fue que fueron diseñadas con meses de anticipación pero nunca actualizadas para las condiciones cambiantes. Los planificadores de la demanda y los gerentes de inventario aprecian intuitivamente que las variables clave como la demanda de artículos y el tiempo de entrega del proveedor no solo son muy aleatorias, incluso cuando las cosas son estables, sino que también están sujetas a cambios abruptos que deberían requerir una reescritura rápida de los escenarios de planificación (consulte la Figura 4, donde la demanda promedio salta dramáticamente entre las observaciones 19 y 20). Los productos Gen2 de Smart incluyen nueva tecnología para detectar tales "cambios de régimen” y cambiando automáticamente los escenarios en consecuencia.

Los bancos se ven obligados a someterse a pruebas de estrés, por muy defectuosas que sean, para proteger a sus depositantes. Los profesionales de la cadena de suministro ahora tienen una manera de proteger sus cadenas de suministro mediante el uso de un software moderno para realizar pruebas de estrés de sus planes de demanda y decisiones de gestión de inventario.

Figura 1: Escenarios utilizados por la Fed para hacer pruebas de estrés a los bancos.

Figura 2: Escenarios utilizados por el Servicio Meteorológico Nacional para predecir las trayectorias de los huracanes

Figura 3: Escenarios de demanda del tipo generado por Smart Demand Planner

Figura 4: Ejemplo de cambio de régimen en la demanda del producto después de la observación #19