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

¿Cuál es la diferencia y por qué es importante para la planificación del inventario?

Aquellos que son nuevos en el juego de planificación de piezas a menudo se confunden con las muchas variaciones en los nombres de las piezas. Este blog señala distinciones que tienen o no importancia operativa para alguien que administra una flota de piezas de repuesto y cómo esas diferencias afectan la planificación del inventario.

Por ejemplo, ¿cuál es la diferencia entre piezas de "repuesto" y piezas de "reemplazo"? En este caso, la diferencia es su origen. Se compraría una pieza de repuesto al fabricante del equipo, mientras que una pieza de repuesto se compraría a otra empresa. Para alguien que administra una flota de repuestos, la diferencia sería dos entradas diferentes en su base de datos de piezas: la fuente sería diferente y el precio unitario probablemente sería diferente. Es posible que también haya una diferencia en la vida útil de las piezas de las dos fuentes. Las piezas "OEM" pueden ser más duraderas que las piezas más baratas del "mercado de accesorios". (Ahora tenemos cuatro términos diferentes que describen estas piezas). Estas distinciones serían importantes para optimizar un inventario de repuestos. El software que calcula los puntos de pedido óptimos y las cantidades de los pedidos llegaría a diferentes respuestas para piezas con diferentes costos unitarios y diferentes tasas de reemplazo.

Quizás la distinción más grande es entre partes "consumibles" y "reparables" o "giratorias". La distinción clave entre ellos es su costo. Es una tontería tratar de reparar un tornillo desgastado; simplemente tíralo y usa otro. Pero también es una tontería tirar un componente de $50,000 si se puede reparar por $5,000. Optimizar la gestión de inventario para flotas de cada tipo de pieza requiere matemáticas muy diferentes. Con los consumibles, las partes pueden considerarse anónimas e intercambiables. Con los “giratorios”, cada parte debe modelarse esencialmente de forma individual. Tratamos a cada uno como un ciclo a través de estados de "operativo", "en reparación" y "en espera/repuesto". Las decisiones sobre piezas reparables a menudo se manejan mediante un proceso de presupuesto de capital, y la pregunta analítica más destacada es "¿cuál debería ser el tamaño de nuestro grupo de repuestos?"

Hay otras distinciones que se pueden hacer entre las partes. La criticidad es un atributo importante. Las consecuencias de la falla de una pieza pueden variar desde “podemos tomarnos nuestro tiempo para obtener un reemplazo” hasta “esto es una emergencia; que esas máquinas vuelvan a funcionar pronto”. Al determinar cómo administrar las piezas, siempre debemos lograr un equilibrio entre los beneficios de tener un mayor stock de piezas y los costos en dólares. La criticidad cambia el equilibrio hacia ir a lo seguro con inventarios más grandes. A su vez, esto dicta objetivos de planificación más altos para las métricas de disponibilidad de piezas, como los niveles de servicio y las tasas de llenado, lo que conducirá a mayores puntos de pedido y/o cantidades de pedidos.

Si buscas en Google “tipos de repuestos”, descubrirás otras clasificaciones y distinciones. Desde nuestra perspectiva en Smart Software, las palabras importan menos que los números asociados con las piezas: costos unitarios, tiempo medio antes de la falla, tiempo medio de reparación y otros aportes técnicos a nuestros productos que resuelven cómo administrar las piezas para obtener el máximo beneficio.

Al administrar piezas de servicio, no sabe qué fallará y cuándo porque las fallas de las piezas son aleatorias y repentinas. Como resultado, los patrones de demanda suelen ser extremadamente intermitentes y carecen de una tendencia significativa o una estructura estacional. El número de combinaciones de pieza por ubicación suele ser de cientos de miles, por lo que no es factible revisar manualmente la demanda de piezas individuales. No obstante, es mucho más sencillo implementar un sistema de planificación y previsión para respaldar la planificación de repuestos de lo que podría pensar.

Esta conclusión se basa en cientos de implementaciones de software que hemos dirigido a lo largo de los años. Los clientes que gestionan repuestos y piezas de servicio (estas últimas para consumo interno/MRO) y, en menor medida, piezas del mercado de accesorios (para reventa a bases instaladas), han implementado constantemente nuestro software de planificación de piezas más rápido que sus pares en fabricación y distribución.

La razón principal es el papel en la fabricación y distribución del conocimiento comercial sobre lo que podría suceder en el futuro. En un entorno tradicional de fabricación y distribución B2B, hay clientes y equipos de ventas y marketing que venden a esos clientes. Hay objetivos de ventas, expectativas de ingresos y presupuestos. Esto significa que hay mucho conocimiento comercial sobre lo que se comprará, lo que se promocionará, cuyas opiniones deben tenerse en cuenta. Se requiere un ciclo de planificación complejo. En cambio, a la hora de gestionar repuestos, cuentas con un equipo de mantenimiento que repara los equipos cuando se estropean. Aunque a menudo hay programas de mantenimiento como guía, lo que se necesita más allá de una lista estándar de piezas consumibles a menudo se desconoce hasta que una persona de mantenimiento está en el sitio. En otras palabras, simplemente no hay el mismo tipo de conocimiento comercial disponible para los planificadores de piezas cuando toman decisiones de almacenamiento.

Sí, eso es una desventaja, pero también tiene una ventaja: no hay necesidad de producir un pronóstico de demanda consensuado período por período con todo el trabajo que requiere. Al planificar las piezas de repuesto, normalmente puede omitir muchos de los pasos necesarios para un fabricante, distribuidor o minorista típico. Estos pasos saltables incluyen:  

1. Creación de pronósticos en diferentes niveles del negocio, como familia de productos o región.
2. Compartir el pronóstico de la demanda con ventas, marketing y clientes.
3. Revisar anulaciones de pronósticos de ventas, marketing y clientes.
4. Acordar una previsión consensuada que combine estadística y conocimiento empresarial.
5. Medir el “valor agregado de pronóstico” para determinar si las anulaciones hacen que el pronóstico sea más preciso.
6. Ajuste de la previsión de demanda para futuras promociones conocidas.
7. Contabilización de la canibalización (es decir, si vendo más del producto A, venderé menos del producto B).

Liberados de un proceso de creación de consenso, los planificadores de repuestos y los administradores de inventario pueden confiar directamente en su software para predecir el uso y las políticas de almacenamiento requeridas. Si tienen acceso a un solución probada en el campo que aborda la demanda intermitente, pueden "ponerse en marcha" rápidamente con pronósticos de demanda más precisos y estimaciones de puntos de pedido, existencias de seguridad y sugerencias de pedidos. Su atención se puede centrar en obtener datos precisos sobre el uso y el tiempo de entrega del proveedor. La parte "política" del trabajo puede limitarse a obtener el consenso de la organización sobre los objetivos de nivel de servicio y los presupuestos de inventario.

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Los servicios públicos en los campos de la electricidad, el gas natural, el agua y las aguas residuales urbanas y las telecomunicaciones son intensivos en activos. La generación, producción, procesamiento, transmisión y distribución de electricidad, gas natural, petróleo y agua dependen de una infraestructura física que debe mantenerse, actualizarse y mejorarse adecuadamente con el tiempo. Maximizar el tiempo de actividad de los activos y la confiabilidad de la infraestructura física exige una gestión eficaz del inventario, la previsión de piezas de repuesto y la gestión de proveedores.

Una empresa de servicios públicos que ejecuta estos procesos de manera efectiva superará a sus pares, brindará mejores retornos para sus inversores y mayores niveles de servicio para sus clientes, al mismo tiempo que reducirá su impacto ambiental. Estos esfuerzos se ven obstaculizados por los sistemas de TI desactualizados, las amenazas de seguridad en evolución, las frecuentes interrupciones en la cadena de suministro y la extrema variabilidad de la demanda. Sin embargo, la convergencia de estos desafíos con la tecnología de nube madura y los avances recientes en el análisis de datos, el pronóstico probabilístico y las tecnologías para la gestión de datos presentan a las empresas de servicios públicos una oportunidad generacional para transformar digitalmente su empresa.

Aquí hay siete transformaciones digitales que requieren inversiones iniciales relativamente pequeñas pero generarán retornos de siete cifras.

1. Gestión de inventario es el primer paso en la optimización del inventario MRO. Implica analizar los niveles de inventario actuales y los patrones de uso para identificar oportunidades de mejora. Esto debe incluir la búsqueda de artículos obsoletos, con exceso o falta de existencias. La nueva tecnología de pronóstico probabilístico ayudará a simular el uso futuro de piezas y predecir cómo funcionarán las políticas de almacenamiento actuales. Los planificadores de Pats pueden usar los resultados de la simulación para identificar de manera proactiva dónde deben modificarse las políticas.

2. Previsión precisa y planificación de la demanda son muy importantes para optimizar los inventarios de piezas de servicio de MRO. Un pronóstico preciso de la demanda es un impulsor crítico de la cadena de suministro. Al comprender los patrones de demanda que resultan de los proyectos de capital y el mantenimiento planificado y no planificado, los planificadores de piezas pueden anticipar con mayor precisión las necesidades futuras de inventario, presupuestar adecuadamente y comunicar mejor la demanda anticipada a los proveedores. El software de previsión de piezas se puede utilizar para albergar automáticamente un conjunto preciso de uso histórico que detalla la demanda de piezas planificada frente a la no planificada.

3. Gestión de proveedores y plazos de entrega son componentes importantes de la optimización del inventario de MRO. Implica seleccionar a los mejores proveedores para el trabajo, tener proveedores de respaldo que puedan entregar rápidamente si el proveedor preferido falla y negociar términos favorables. Otro componente importante es identificar el tiempo de entrega correcto para basar las políticas de almacenamiento. Las simulaciones probabilísticas disponibles en el software de planificación de piezas se pueden utilizar para pronosticar la probabilidad de cada posible tiempo de entrega que se enfrentará. Esto dará como resultado una recomendación más precisa de qué almacenar en comparación con el uso de un proveedor cotizado o un tiempo de entrega promedio.

4. Racionalización de SKU y gestión de datos maestros elimina los SKU ineficaces o desactualizados del catálogo de productos y la base de datos de ERP. También identifica diferentes números de pieza que se han utilizado para el mismo SKU. El costo operativo y la rentabilidad de cada producto se evalúan durante este procedimiento, lo que da como resultado una lista común de SKU activos. El software de gestión de datos maestros puede evaluar los catálogos de productos y la información almacenada en bases de datos dispares para identificar las racionalizaciones de SKU y garantizar que las políticas de inventario se basen en el número de pieza común.

5. Sistemas de control de inventario son clave para sincronizar la optimización del inventario. Proporcionan una forma rentable para que las empresas de servicios públicos rastreen, controlen y gestionen su inventario. Ayudan a garantizar que la empresa de servicios públicos tenga los suministros y materiales correctos cuando y donde se necesiten, a la vez que minimizan los costos de inventario.

6. La mejora continua es esencial para optimizar los inventarios de MRO. Implica monitorear y ajustar regularmente los niveles de inventario y las políticas de almacenamiento para garantizar el uso más eficiente de los recursos. Cuando las condiciones de operación cambian, la empresa de servicios públicos debe detectar el cambio y ajustar sus operaciones en consecuencia. Esto significa que los ciclos de planificación deben operar a un ritmo lo suficientemente alto como para adaptarse a las condiciones cambiantes. Aprovechar la previsión probabilística para recalibrar las políticas de almacenamiento de piezas de servicio en 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.

7. Planificación para la demanda intermitente con el moderno software de planificación de piezas de repuesto. El resultado es una estimación muy precisa de las existencias de seguridad, los puntos de pedido y las cantidades de los pedidos, lo que conduce a mayores niveles de servicio y menores costos de inventario. El software de pronóstico probabilístico de piezas de repuesto patentado de Smart Software simula la probabilidad de cada posible demanda, determinando con precisión cuánto almacenar para lograr los niveles de servicio objetivo de una empresa de servicios públicos. Aprovechar el software para simular con precisión el flujo de entrada y salida de repuestos reparables predecirá mejor el tiempo de inactividad, los niveles de servicio y los costos de inventario asociados con cualquier tamaño de grupo elegido para repuestos reparables.

La gestión de inventarios de piezas de repuesto puede parecer imposible. No sabes qué se romperá y cuándo. Los comentarios de los departamentos mecánicos y los equipos de mantenimiento suelen ser inexactos. Los programas de mantenimiento planificados a menudo se modifican, lo que los convierte en cualquier cosa menos "planificados". Los patrones de uso (es decir, la demanda) suelen ser extremadamente intermitentes, es decir, la demanda salta aleatoriamente entre cero y algo más, a menudo un número sorprendentemente grande. La intermitencia, combinada con la falta de tendencias significativas o patrones estacionales, hace que los métodos tradicionales de pronóstico de series de tiempo sean inexactos. La gran cantidad de combinaciones parte por ubicación hace que sea imposible crear manualmente o incluso revisar pronósticos para partes individuales. Dados todos estos desafíos, pensamos que sería útil delinear una serie de cosas que se deben hacer (y sus correspondientes prohibiciones).

1. Utilice métodos probabilísticos para calcular los puntos de pedido y los niveles mínimos y máximos.
   Basar las decisiones de almacenamiento en el uso diario promedio no es la respuesta correcta. Tampoco lo es la confianza en los métodos de pronóstico tradicionales como los modelos de suavizado exponencial. Ninguno de los enfoques funciona cuando la demanda es intermitente porque no tienen debidamente en cuenta la volatilidad de la demanda. métodos probabilísticos que simulan miles de posibles escenarios de demanda funcionan mejor. Proporcionan una estimación realista de la distribución de la demanda y pueden manejar todos los ceros y no ceros aleatorios. Esto garantizará que el nivel de inventario tenga el tamaño adecuado para alcanzar cualquier objetivo de nivel de servicio que elija.
    
2. Use niveles de servicio en lugar de métodos de regla empírica para determinar los niveles de existencias
   Muchas organizaciones de planificación de piezas se basan en múltiplos de la demanda diaria y otros Reglas de juego para determinar las políticas de almacenamiento. Por ejemplo, los puntos de reorden a menudo se basan en la duplicación de la demanda promedio durante el tiempo de entrega o en la aplicación de algún otro múltiplo según la importancia del artículo. Sin embargo, los promedios no tienen en cuenta cuán volátil (o ruidosa) es una pieza y darán lugar a un exceso de existencias de piezas menos ruidosas y una escasez de piezas más ruidosas.
    
3. Vuelva a calcular con frecuencia las políticas de almacenamiento
   El hecho de que la demanda sea intermitente no significa que nada cambie con el tiempo. Sin embargo, después de entrevistar a cientos de empresas que administran el inventario de piezas de repuesto, encontramos que menos de 10% vuelven a calcular las políticas de almacenamiento mensualmente. Muchos nunca vuelven a calcular las políticas de almacenamiento hasta que surge un “problema”. En miles de piezas, se garantiza que el uso aumentará o disminuirá en al menos algunas de las piezas. Los plazos de entrega de los proveedores también pueden cambiar. El uso de un punto de pedido desactualizado hará que los pedidos se activen demasiado pronto o demasiado tarde, lo que creará muchos problemas. Recálculo de políticas en cada ciclo de planificación asegura que el inventario tendrá el tamaño correcto. No sea reactivo y espere a que ocurra un problema antes de considerar si se debe modificar el valor mínimo o máximo. Para entonces ya es demasiado tarde, es como esperar a que los frenos fallen antes de repararlos. No se preocupe por el esfuerzo de volver a calcular los valores Mín./Máx. para una gran cantidad de SKU: el software moderno lo hace automáticamente. Recuerda: ¡La recalibración de sus políticas de almacenamiento es un mantenimiento preventivo contra el agotamiento de existencias!
    
4. Obtenga aceptación en los niveles de servicio específicos
   El inventario es costoso y debe tener el tamaño correcto en función de lograr un equilibrio entre la disposición de la organización a agotarse y su disposición a presupuestar repuestos. Con demasiada frecuencia, los planificadores toman decisiones de forma aislada basándose en la evitación del dolor o en las solicitudes de los técnicos de mantenimiento sin tener en cuenta cómo el gasto en una parte afecta la capacidad de la organización para gastar en otra parte. El exceso de inventario en una parte perjudica los niveles de servicio en otras partes al consumir de manera desproporcionada el presupuesto de inventario. Asegúrese de que los objetivos de nivel de servicio y el inventario asociado costos de alcanzar los niveles de servicio son entendidos y aceptados.
    
5. Ejecute un proceso de planificación separado para piezas reparables
   Algunas piezas son muy costosas de reemplazar, por lo que es preferible enviarlas a las instalaciones de reparación o de vuelta al OEM para su reparación. Tener en cuenta la aleatoriedad del lado del suministro de cuándo se devolverán las piezas reparables y saber si esperar una reparación o comprar un repuesto adicional son fundamentales para garantizar la disponibilidad de los artículos sin un aumento del inventario. Esto requiere informes especializados y el uso de modelos probabilísticos. No trate las piezas reparables como piezas consumibles cuando planifique.
    
6. Cuente lo que se compra contra el presupuesto, no solo lo que se consume
   Muchas organizaciones asignan las compras totales de piezas a un presupuesto corporativo separado y asignan el presupuesto del equipo mecánico o de mantenimiento a las piezas que se utilizan. En la mayoría de las organizaciones de MRO, especialmente en el transporte público y los servicios públicos, los equipos de reparación dictan lo que se compra. Si lo que se compra no cuenta contra su presupuesto, comprarán en exceso para asegurarse de que nunca haya ninguna posibilidad de desabastecimiento. Literalmente no tienen ningún incentivo para hacerlo bien, por lo que se comprarán decenas de millones en exceso de inventario. Si lo que se compra se refleja en el presupuesto, se prestará mucha más atención a comprar solo lo que realmente se necesita. Reconociendo que el exceso de inventario perjudica el servicio Robar a la organización dinero en efectivo que, de lo contrario, podría usarse en repuestos insuficientes es un paso importante para garantizar una compra de inventario responsable.

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