El software de optimización de inventario que respalda el análisis hipotético expondrá el equilibrio entre los desabastecimientos y los costos excesivos de los distintos objetivos de nivel de servicio. Pero primero es importante identificar cómo se interpretan, miden y reportan los “niveles de servicio”. Esto evitará la falta de comunicación y la falsa sensación de seguridad que puede desarrollarse cuando se utilizan definiciones menos estrictas. Definir claramente cómo se calcula el nivel de servicio pone a todas las partes interesadas en la misma página. Esto facilita una mejor toma de decisiones.

Hay muchas diferencias en lo que quieren decir las empresas cuando mencionan sus "niveles de servicio". Esto puede variar de una empresa a otra e incluso de un departamento a otro dentro de una empresa. Aquí hay dos ejemplos:

1. Nivel de servicio medido "desde el estante" versus un plazo de entrega cotizado por el cliente.
   El nivel de servicio medido "desde el estante" significa el porcentaje de unidades solicitadas que están inmediatamente disponibles en stock. Sin embargo, cuando un cliente realiza un pedido, a menudo no se envía de inmediato. El servicio de atención al cliente o ventas cotizarán cuándo se enviará el pedido. Si el cliente está de acuerdo con la fecha de envío prometida y el pedido se envía antes de esa fecha, se considera que se ha cumplido el nivel de servicio. Los niveles de servicio serán claramente más altos cuando se calculen según el tiempo de entrega cotizado por el cliente en comparación con "disponible en el estante".

2. Nivel de servicio medido sobre el tiempo de entrega fijo versus variable cotizado por el cliente.
   Los altos niveles de servicio a menudo están sesgados porque los plazos de entrega cotizados por el cliente se ajustan posteriormente para permitir que casi todos los pedidos se surtan “a tiempo y en su totalidad”. Esto sucede cuando no se puede cumplir con el tiempo de entrega inicial, pero el cliente acepta tomar el pedido más tarde, y el campo de tiempo de entrega cotizado por el cliente que se utiliza para rastrear el nivel de servicio es ajustado por ventas o servicio al cliente.

Aclarar cómo se definen, miden y reportan los “niveles de servicio” es esencial para alinear las organizaciones y mejorar la toma de decisiones, lo que resulta en prácticas de gestión de inventario más efectivas.

Las empresas de servicios públicos tienen requisitos únicos de optimización de la cadena de suministro, principalmente garantizando un alto tiempo de actividad al mantener todas las máquinas críticas en funcionamiento continuo. Lograr esto implica mantener una alta disponibilidad de repuestos para garantizar un suministro consistente, confiable y seguro. Además, como entidades reguladas, las empresas de servicios públicos también deben gestionar y controlar cuidadosamente los costos.

Gestionar las cadenas de suministro de manera eficiente

Para mantener un suministro eléctrico fiable a 99.99%⁺ Para niveles de servicio, por ejemplo, las empresas de servicios públicos deben poder responder rápidamente a los cambios en la demanda en el corto plazo y anticipar con precisión la demanda futura. Para ello, deben tener una cadena de suministro bien organizada que les permita comprar los equipos, materiales y servicios necesarios de los proveedores adecuados en el momento adecuado, en las cantidades adecuadas y al precio adecuado.

Hacerlo se ha vuelto cada vez más desafiante en los últimos 3 años.

• Los requisitos de seguridad, confiabilidad y prestación de servicios son más estrictos.
• Las interrupciones en la cadena de suministro, los plazos de entrega impredecibles de los proveedores y los picos intermitentes en el uso de piezas siempre han sido problemáticos, pero ahora son más la regla que la excepción.
• La desregulación a principios de la década de 2000 eliminó las piezas de repuesto de la lista de artículos reembolsados directamente, lo que obligó a las empresas de servicios públicos a pagar las piezas de repuesto directamente con los ingresos.[1]
• La necesidad constante de capital combinada con tasas de interés que aumentan agresivamente significa que los costos se examinan más que nunca.

Como resultado, la optimización de la cadena de suministro (SCO) se ha convertido en una práctica empresarial cada vez más crítica para las empresas de servicios públicos. Para hacer frente a estos desafíos, las empresas de servicios públicos ya no pueden simplemente gestionar su cadena de suministro: deben optimizarla. Y para ello, serán necesarias inversiones en nuevos procesos y sistemas.

[1] Scala et al. “Inventario de Riesgos y Repuestos en Empresas Eléctricas”. Actas de la Conferencia de Investigación de Ingeniería Industrial.

Planificación y optimización de inventario   

Las inversiones específicas en tecnología de optimización de inventario ofrecen un camino a seguir para cada empresa de servicios públicos. Las soluciones de optimización de inventario deben priorizarse porque:

1. Puede implementarse en una fracción del tiempo requerido para iniciativas en otras áreas, como la gestión de almacenes, el diseño de la cadena de suministro y las consolidaciones de compras. No es raro comenzar a generar beneficios después de 90 días y tener una implementación de software completa en menos de 180 días.
2. Puede generar un ROI masivo, con rendimientos 20x y beneficios financieros de siete cifras al año. Al pronosticar mejor el uso de piezas, las empresas de servicios públicos reducirán los costos al comprar solo el inventario necesario mientras controlan el riesgo de desabastecimiento que conduce a tiempos de inactividad y niveles de servicio deficientes.
3. Proporcionar apoyo fundamental para otras iniciativas. Una cadena de suministro sólida se basa en pronósticos de uso sólidos y planes de compra de inventario.

Utilizando análisis predictivos y algoritmos avanzados, la optimización de inventario ayuda a las empresas de servicios públicos a maximizar los niveles de servicio y reducir los costos operativos mediante la optimización de los niveles de inventario de piezas de repuesto. Por ejemplo, una empresa de servicios eléctricos podría usar pronósticos estadísticos para predecir el uso futuro de piezas, realizar auditorías de inventario para identificar el exceso de inventario y aprovechar los resultados analíticos para identificar dónde deben enfocarse primero los esfuerzos de optimización del inventario. Al hacer esto, la empresa de servicios públicos puede garantizar que las máquinas funcionen a niveles óptimos y reducir el riesgo de demoras costosas debido a la falta de repuestos.

Mediante el uso de análisis y datos, puede identificar qué repuestos y equipos es más probable que se necesiten y pedir solo los artículos necesarios. Esto ayuda a garantizar que el equipo tenga un alto tiempo de actividad. Recompensa el monitoreo y el ajuste regulares de los niveles de inventario para que cuando cambien las condiciones operativas, pueda detectar el cambio y ajustarlo en consecuencia. Esto implica que los ciclos de planificación deben operar a un ritmo lo suficientemente alto como para mantenerse al día con las condiciones cambiantes. apalancamiento de pronóstico probabilístico recalibrar las políticas de almacenamiento de repuestos para cada ciclo de planificación garantiza que las políticas de almacenamiento (como los niveles mínimos/máximos) estén siempre actualizadas y reflejen el uso de piezas y los plazos de entrega de los proveedores más recientes.

Niveles de servicio y la curva de compensación

El nivel de servicio Curva de compensación relaciona la inversión en inventario con la disponibilidad de artículos medida por el nivel de servicio. El nivel de servicio es la probabilidad de que no ocurra escasez entre el momento en que solicita más existencias y cuando llega al estante. Sorprendentemente, pocas empresas tienen datos sobre esta importante métrica en toda su flota de repuestos.

La curva de compensación del nivel de servicio expone el vínculo entre los costos asociados con los diferentes niveles de servicio y los requisitos de inventario necesarios para alcanzarlos. Saber qué componentes son importantes para mantener altos niveles de servicio es clave para el proceso de optimización y está determinado por varios factores, incluida la estandarización de artículos del inventario, la criticidad, el uso histórico y las órdenes de reparación futuras conocidas. Al comprender esta relación, las empresas de servicios públicos pueden asignar mejor los recursos, como cuando se usan las curvas para identificar áreas donde se pueden reducir los costos sin afectar la confiabilidad del sistema.

Con el software de optimización de inventario, establecer políticas de almacenamiento es pura conjetura: es posible saber cómo cualquier aumento o disminución afectará los niveles de servicio, además de las estimaciones aproximadas. Nadie sabe realmente cómo se desarrollarán los cambios en términos de inversión en inventarios, costos operativos y costos de escasez. La mayoría de los servicios públicos dependen de métodos de regla general y ajustar arbitrariamente las políticas de almacenamiento de manera reactiva después de que algo haya salido mal, como una gran falta de existencias o una pérdida de inventario. Cuando los ajustes se realizan de esta manera, no hay un análisis basado en hechos que detalle cómo se espera que este cambio afecte las métricas que importan: niveles de servicio y valores de inventario.

El software de optimización de inventario puede calcular las curvas de compensación cuantitativas y detalladas requeridas para tomar decisiones informadas sobre políticas de inventario o incluso recomendar el nivel de servicio objetivo que resulte en el costo operativo general más bajo (la suma de los costos de mantenimiento, pedido y desabastecimiento). Usando este análisis, los grandes aumentos en los niveles de existencias pueden justificarse matemáticamente cuando la reducción prevista en los costos de escasez supera el aumento en la inversión en inventario y los costos de mantenimiento asociados. Al establecer niveles de servicio apropiados y recalibrar las políticas en todas las partes activas una vez en cada ciclo de planificación (al menos una vez al mes), las empresas de servicios públicos pueden minimizar el riesgo de interrupciones mientras controlan los gastos.

Quizás los aspectos más críticos de la respuesta a la avería del equipo son los relacionados con el logro de una arreglo por primera vez lo más rápido posible. Tener los repuestos adecuados disponibles puede ser la diferencia entre completar un solo viaje y aumentar el tiempo medio de reparación, asumir los costos asociados con varias visitas y hacer que las relaciones con los clientes se deterioren.

Con un software moderno, puede comparar el rendimiento anterior y aprovechar los métodos de pronóstico probabilístico para simular el rendimiento futuro. Al someter a prueba sus políticas actuales de almacenamiento de inventario frente a todos los escenarios plausibles de uso futuro de piezas, sabrá de antemano cómo es probable que funcionen las políticas de almacenamiento actuales y propuestas. Cecha un vistazo a nuestra publicación de blog sobre cómo medir la precisión de su pronóstico de nivel de servicio para ayudarlo a evaluar la precisión de las recomendaciones de inventario que los proveedores de software pretenden proporcionar beneficios.

Aprovechando el análisis avanzado y la IA

Al introducir la automatización, cada empresa de servicios públicos tiene sus propios objetivos que perseguir, pero se debe comenzar evaluando las operaciones actuales para identificar áreas que pueden volverse más efectivas. Algunas empresas pueden priorizar las cuestiones financieras, pero otras pueden priorizar las exigencias regulatorias, como el gasto en energía limpia o cambios en toda la industria, como las redes inteligentes. Las dificultades de cada empresa son únicas, pero el software moderno puede señalar el camino hacia un sistema de gestión de inventario más eficaz que minimice el exceso de inventario y coloque los componentes correctos en los lugares correctos y en el momento adecuado.

En general, las iniciativas de optimización de la cadena de suministro son esenciales para las empresas de servicios públicos que buscan maximizar su eficiencia y reducir sus costos. La tecnología nos permite hacer que el proceso de integración sea perfecto y no es necesario que reemplace su sistema ERP o EAM actual para hacerlo. Solo necesita hacer un mejor uso de los datos que ya tiene.

Por ejemplo, una gran empresa de servicios públicos lanzó una iniciativa estratégica de optimización de la cadena de suministro (SCO) y agregó las mejores capacidades de su clase a través de la selección e integración de aplicaciones comerciales listas para usar. El principal de ellos fue el sistema inteligente de planificación y optimización de inventario (Smart IP&O), que comprende la funcionalidad de previsión de piezas/planificación de demanda y optimización de inventario. En solo 90 días, el sistema de software estaba listo y funcionando, y pronto redujo el inventario en $9,000,000 mientras mantenía la disponibilidad de repuestos a un alto nivel. Puedes leer el caso de estudio aquí La empresa de servicios eléctricos opta por Smart IP&O.

Las empresas de servicios públicos pueden asegurarse de poder gestionar sus suministros de repuestos de una manera eficiente y rentable, preparándolas mejor para el futuro. Con el tiempo, este equilibrio entre oferta y demanda se traduce en una ventaja significativa. Comprender la curva de compensación del nivel de servicio ayuda a comprender los costos asociados con los diferentes niveles de servicio y los requisitos de inventario necesarios para lograrlos. Esto conduce a costos operativos reducidos, inventario optimizado y garantía de que puede satisfacer las necesidades de sus clientes.

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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Así como el renombrado astrónomo Copérnico transformó nuestra comprensión de la astronomía al colocar el sol en el centro de nuestro universo, hoy lo invitamos a volver a centrar su enfoque en la gestión de inventario. Y aunque no es tan esclarecedor, este consejo ayudará a su empresa a evitar quedar atrapada en la atracción gravitacional de los problemas de inventario, orbitando constantemente entre desabastecimientos, exceso de gravedad y los gastos cósmicos inesperados de la aceleración.

En este artículo, lo guiaremos a través del proceso de elaboración de un plan de inventario de repuestos que priorice las métricas de disponibilidad, como los niveles de servicio y las tasas de cumplimiento, al tiempo que garantiza la rentabilidad. Nos centraremos en un enfoque para la planificación de inventario llamado Optimización de inventario basada en el nivel de servicio. A continuación, analizaremos cómo determinar qué piezas debe incluir en su inventario y cuáles podrían no ser necesarias. Por último, exploraremos formas de mejorar consistentemente su plan de inventario basado en el nivel de servicio.

En las empresas orientadas a los servicios, las consecuencias del desabastecimiento suelen ser muy importantes. Lograr altos niveles de servicio depende de tener las piezas adecuadas en el momento adecuado. Sin embargo, tener las piezas adecuadas no es el único factor. Su equipo de cadena de suministro debe desarrollar un plan de inventario consensuado para cada pieza y luego actualizarlo continuamente para reflejar los cambios en tiempo real en la demanda, el suministro y las prioridades financieras.

Gestión del inventario con planificación basada en el nivel de servicio combina la capacidad de planificar miles de elementos con modelado estratégico de alto nivel. Esto requiere abordar los problemas centrales que enfrentan los ejecutivos de inventario:

• Falta de control sobre el suministro y los plazos de entrega asociados.
• Demanda intermitente impredecible.
• Prioridades conflictivas entre los equipos mecánicos/de mantenimiento y la gestión de materiales.
• Enfoque reactivo de “esperar y ver” para la planificación.
• Inventario mal asignado, lo que provoca desabastecimiento y exceso.
• Falta de confianza en los sistemas y procesos.

La clave para una gestión óptima de repuestos es lograr el equilibrio entre brindar un servicio excelente y controlar los costos. Para hacer esto, debemos comparar los costos del desabastecimiento con el costo de mantener un inventario adicional de repuestos. Los costos de un desabastecimiento serán mayores para repuestos críticos o de emergencia, cuando existe un acuerdo de nivel de servicio con clientes externos, para piezas utilizadas en múltiples activos, para piezas con plazos de entrega de proveedores más largos y para piezas con un solo proveedor. El costo del inventario se puede evaluar considerando los costos unitarios, las tasas de interés, el espacio de almacén que se consumirá y el potencial de obsolescencia (por ejemplo, las piezas utilizadas en una flota que pronto se retirará tienen un mayor riesgo de obsolescencia).

Para arbitrar cuántas existencias se deben almacenar para cada pieza, es fundamental establecer un consenso sobre las métricas clave deseadas que expongan las compensaciones que la empresa debe hacer para lograr los KPI deseados. Estos KPI incluirán niveles de servicio que le indican con qué frecuencia satisface las necesidades de uso sin quedarse corto de existencias, tasas de cumplimiento que le indican qué porcentaje de la demanda se satisface y costos de pedidos que detallan los gastos incurridos cuando realiza y recibe pedidos de reabastecimiento. También tiene costos de retención, que abarcan gastos como obsolescencia, impuestos y almacenamiento, y costos de escasez que pertenecen a los gastos incurridos cuando se produce un desabastecimiento.

Una empresa de MRO o un equipo de planificación de piezas de posventa podría desear un nivel de servicio 99% en todas las piezas; es decir, el riesgo mínimo de desabastecimiento que están dispuestos a aceptar es 1%. Pero ¿qué pasa si la cantidad de inventario necesaria para respaldar ese nivel de servicio es demasiado costosa? Para tomar una decisión informada sobre si habrá un retorno de esa inversión adicional en inventario, necesitará conocer los costos de desabastecimiento y compararlos con los costos de inventario. Para obtener los costos de desabastecimiento, multiplique dos elementos clave: el costo por desabastecimiento y el número proyectado de desabastecimientos. Para obtener el valor del inventario, multiplique las unidades requeridas por el costo unitario de cada pieza. Luego determine los costos anuales de mantenimiento (normalmente 25-35% del costo unitario). Elija la opción que produzca un costo total más bajo. En otras palabras, si el beneficio asociado con agregar más existencias (reducción de costos de escasez) supera el costo (mayores costos de mantenimiento de inventario), entonces hágalo. Una comprensión profunda de estas métricas y las compensaciones asociadas sirve como brújula para la toma de decisiones.

El software moderno ayuda en este proceso al permitirle simular una multitud de escenarios futuros. Al hacerlo, puede evaluar qué tan bien es probable que funcionen sus estrategias actuales de almacenamiento de inventario frente a diferentes patrones de oferta y demanda. Si algo se queda corto o sale mal, es hora de recalibrar su enfoque, teniendo en cuenta los datos actuales sobre el historial de uso, los plazos de entrega de los proveedores y los costos para evitar situaciones de desabastecimiento y exceso de existencias.

Mejore constantemente su plan de inventario basado en el nivel de servicio.

En conclusión, es crucial evaluar continuamente su plan basado en el nivel de servicio. Al construir y perfeccionar sistemáticamente escenarios de rendimiento, puede definir métricas y objetivos clave, comparar el rendimiento esperado y automatizar el cálculo de las políticas de almacenamiento para todos los artículos. Este proceso iterativo implica monitorear, revisar y repetir cada ciclo de planificación.

La profundidad de su análisis dentro de estas políticas de almacenamiento depende de los datos a su disposición y de las capacidades de configuración de su sistema de planificación. Para lograr resultados óptimos, es imperativo mantener un análisis de datos continuo. Esto implica que un enfoque manual para el examen de datos suele ser insuficiente para las necesidades de la mayoría de las organizaciones.

Para obtener información sobre cómo Smart Software puede ayudarle a alcanzar los objetivos de su cadena de suministro de servicios con una planificación basada en servicios y más, visite los siguientes blogs.

–   "Explicando qué significa nivel de servicio en su software de optimización de inventario"  Las recomendaciones de almacenamiento pueden resultar desconcertantes, especialmente cuando chocan con las necesidades del mundo real. En esta publicación, desglosaremos qué significa el nivel de servicio 99% y por qué es crucial para administrar el inventario de manera efectiva y mantener a los clientes satisfechos en el panorama competitivo actual.

– “Planificación basada en el nivel de servicio para empresas de repuestos” La planificación de piezas de servicio basada en el nivel de servicio es un proceso de cuatro pasos que va más allá de la previsión simplificada y las existencias de seguridad como regla general. Proporciona a los planificadores de repuestos soporte para tomar decisiones ajustadas al riesgo y basadas en datos.

–   “Cómo elegir un nivel de servicio objetivo.“Esta es una decisión estratégica sobre la gestión del riesgo de inventario, considerando los niveles de servicio actuales y las tasas de cumplimiento, los plazos de reabastecimiento y las compensaciones entre capital, existencias y costos de oportunidad. Aprenda enfoques que puedan ayudar.

–   “La métrica de precisión de pronóstico adecuada para la planificación de inventarios”.  Sólo porque establezca un objetivo de nivel de servicio no significa que realmente lo alcanzará. Si está interesado en optimizar los niveles de stock, concéntrese en la precisión de la proyección del nivel de servicio. Aprender cómo.

Para algunos de nuestros clientes, el clima tiene una influencia significativa en la demanda. Los fenómenos meteorológicos extremos de corto plazo, como incendios, sequías, olas de calor, etc., pueden tener una influencia significativa en el corto plazo sobre la demanda.

Hay dos formas de incluir el clima en un pronóstico de demanda: indirecta y directamente. La ruta indirecta es más fácil utilizando el enfoque basado en escenarios de Planificador de la demanda. El enfoque directo requiere un proyecto especial personalizado que requiere datos adicionales y modelos hechos a mano.

Contabilidad indirecta del tiempo

El modelo estándar integrado Planificador de la demanda (SDP) se adapta a los efectos climáticos de cuatro maneras:

1. Si el mundo se está calentando, enfriando, secando o humedeciendo constantemente de maneras que impactan sus ventas, SDP detecta estas tendencias automáticamente y las incorpora a los escenarios de demanda que genera.
2. Si tu negocio tiene un ritmo regular en el que ciertos días de la semana o ciertos meses del año tienen consistentemente una demanda mayor o menor que el promedio, SDP también detecta automáticamente esta estacionalidad y la incorpora a sus escenarios de demanda.
3. A menudo es la aleatoriedad del clima lo que interfiere con la precisión del pronóstico. A menudo nos referimos a este efecto como "ruido". El ruido es un término general que incorpora todo tipo de problemas aleatorios. Además del clima, un estallido geopolítico, la quiebra sorpresa de un banco regional o el atascamiento de un barco en el Canal de Suez pueden agregar sorpresas a la demanda de productos, y lo han hecho. SDP evalúa la volatilidad de la demanda y la reproduce en sus escenarios de demanda.
4. Anulaciones de gestión. La mayoría de las veces, los clientes permiten que SDP genere automáticamente decenas de miles de escenarios de demanda. Pero si los usuarios sienten la necesidad de modificar pronósticos específicos utilizando su conocimiento interno, SDP puede hacerlo mediante anulaciones de la administración.

Contabilidad directa del clima

A veces, un usuario podrá articular su experiencia en la materia vinculando factores externos a su empresa (como tasas de interés, costos de materias primas o tendencias tecnológicas) con sus propias ventas agregadas. En estas situaciones, Smart Software puede organizar proyectos especiales únicos que proporcionen modelos alternativos ("causales") para complementar nuestros modelos de pronóstico estadístico estándar. Póngase en contacto con su representante de Smart Software para analizar un posible proyecto de modelado causal.

Mientras tanto, no olvides tu paraguas.