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.

La gestión de piezas de repuesto presenta numerosos desafíos, como averías inesperadas, horarios cambiantes y patrones de demanda inconsistentes. Los métodos de pronóstico tradicionales y los enfoques manuales son ineficaces para hacer frente a estas complejidades. Para superar estos desafíos, este blog describe estrategias clave que priorizan los niveles de servicio, utilizan métodos probabilísticos para calcular los puntos de pedido, ajustan periódicamente las políticas de almacenamiento e implementan un proceso de planificación dedicado para evitar un inventario excesivo. Explore estas estrategias para optimizar el inventario de repuestos y mejorar la eficiencia operativa.

Línea inferior por adelantado

1. La gestión de inventario es Gestión de riesgos.

2. No puede gestionar bien el riesgo o a escala con planificación subjetiva – Necesita saber servicio vs. costo.

3. No es variabilidad de la oferta y la demanda ese es el problema, es cómo lo manejas.

4. Las piezas de repuesto tienen intermitente pedir por lo que los métodos tradicionales no funcionan.

5.Regla de oro Los enfoques no tienen en cuenta la variabilidad de la demanda y asignan incorrectamente las existencias.

6.Uso Optimize el nivel de servicio considerablemente,  (compensaciones entre servicio y costo) para impulsar las decisiones sobre acciones.

7.probabilístico enfoques tales como arranque producir estimaciones precisas de los puntos de pedido.

8.Clasificar partes y asigne objetivos de nivel de servicio por clase.

9.Recalibrar a menudo – miles de piezas tienen puntos de reorden antiguos y obsoletos.

10.Partes reparables requieren un tratamiento especial.

Céntrese en las causas fundamentales reales

Demanda intermitente

• Movimiento lento, irregular o esporádico con un gran porcentaje de valores cero.
• Los valores distintos de cero se mezclan al azar: los picos son grandes y variados.
• No tiene forma de campana (la demanda normalmente no se distribuye alrededor del promedio).
• Al menos 70% de las piezas típicas de una empresa de servicios públicos se demandan de forma intermitente.

demanda normal

• Muy pocos períodos de demanda cero (la excepción son las piezas de temporada).
• A menudo exhibe patrones de tendencia, estacionales o cíclicos.
• Menores niveles de variabilidad de la demanda.
• Tiene forma de campana (la demanda normalmente se distribuye alrededor del promedio).

No confíes en los promedios

• OK para determinar el uso típico durante períodos de tiempo más largos.
• A menudo pronostica con más "precisión" que algunos métodos avanzados.
• Pero... insuficiente para determinar qué almacenar.

No búfer con múltiplos de promedios

Ejemplo: Dos partes igualmente importantes, así que tratémoslas igual.
Pediremos más cuando el inventario disponible sea ≤ 2 x la demanda promedio de tiempo de entrega.

Utilice las curvas de compensación del nivel de servicio para calcular el stock de seguridad

Probabilidades normales estándar

Está bien para la demanda normal. ¡No funciona con demanda intermitente!

No use distribuciones normales (en forma de campana)

• Obtendrá la curva de compensación incorrecta:

– por ejemplo, tendrá como objetivo 95% pero logrará 85%.

– por ejemplo, tendrá como objetivo 99% pero logrará 91%.

• Esta es una gran falta con implicaciones costosas:

– Se agotará con más frecuencia de lo esperado.

– Comenzará a agregar búferes subjetivos para compensar y luego el exceso de existencias.

– La falta de confianza/las dudas sobre los resultados paralizan la planificación.

Por qué los métodos tradicionales fallan en la demanda intermitente: 

Los métodos tradicionales no están diseñados para abordar problemas fundamentales en la gestión de piezas de repuesto.

Necesidad: distribución de probabilidad (no en forma de campana) de la demanda durante un tiempo de entrega variable.

• Obtener: Predicción de promedio demanda en cada mes, no un total sobre el tiempo de entrega.
• Obtener: Modelo de variabilidad reforzado, generalmente el modelo Normal, generalmente incorrecto.

Necesidad: exposición de compensaciones entre la disponibilidad de artículos y el costo del inventario.

• Obtener: nada de esto; en cambio, obtenga muchas decisiones inconsistentes y ad-hoc.

Utilice Bootstrapping estadístico para predecir la distribución:

Luego explote la distribución para optimizar las políticas de almacenamiento.

¿Cómo funciona Bootstrapping?

24 meses de datos históricos de demanda.

Escenarios Bootstrap para un plazo de ejecución de 3 meses.

¡Bootstrapping alcanza el objetivo de nivel de servicio con una precisión de casi 100%!

• Operación de Almacenamiento Nacional.

Tarea: Pronostique los niveles de existencias de inventario para 12 000 SKU con demanda intermitente en los niveles de servicio 95% y 99%

Resultados:

En el nivel de servicio 95%, 95.23% no se agotó.

En el nivel de servicio 99%, 98.66% no se agotó.

Esto significa que puede confiar en la producción para establecer expectativas y realizar con confianza ajustes de stock específicos que reduzcan el inventario y aumenten el servicio.

Establezca niveles de servicio objetivo según la frecuencia y el tamaño del pedido

Recalibrar los puntos de pedido con frecuencia

• Las ROP estáticas provocan exceso y escasez.
• A medida que aumenta el tiempo de entrega, también debería hacerlo el ROP y viceversa.
• A medida que disminuye el uso, también debería hacerlo la ROP y viceversa.
• Cuanto más espere para recalibrar, mayor será el desequilibrio.
• Montañas de piezas ordenadas demasiado pronto o demasiado tarde.
• Desperdicia el tiempo de los compradores al realizar pedidos incorrectos.
• Genera desconfianza en los sistemas y fuerza los silos de datos.

hacer un plan Rotables (Piezas de reparación) de manera diferente

Resumen

1. La gestión de inventario es Gestión de riesgos.

2. No puede gestionar bien el riesgo o a escala con planificación subjetiva – Necesita saber servicio vs. costo.

3. No es variabilidad de la oferta y la demanda ese es el problema, es cómo lo manejas.

4. Las piezas de repuesto tienen intermitente pedir por lo que los métodos tradicionales no funcionan.

5.Regla de oro Los enfoques no tienen en cuenta la variabilidad de la demanda y asignan incorrectamente las existencias.

6.Uso Optimize el nivel de servicio considerablemente,  (compensaciones entre servicio y costo) para impulsar las decisiones sobre acciones.

7.probabilístico enfoques tales como arranque producir estimaciones precisas de los puntos de pedido.

8.Clasificar partes y asigne objetivos de nivel de servicio por clase.

9.Recalibrar a menudo – miles de piezas tienen puntos de reorden antiguos y obsoletos.

10.Partes reparables requieren un tratamiento especial.

¿Sabías que fue Benjamin Franklin quien inventó el pararrayos para proteger los edificios de la caída de rayos? Ahora, no todos los días debemos preocuparnos por la caída de rayos, pero en el impredecible clima empresarial actual, tenemos que preocuparnos por las interrupciones en la cadena de suministro, los largos plazos de entrega, el aumento de las tasas de interés y la demanda volátil. Con todos estos desafíos, nunca ha sido más vital para las organizaciones pronosticar con precisión el uso de piezas, los niveles de existencias y optimizar las políticas de reabastecimiento, como los puntos de pedido, las existencias de seguridad y las cantidades de los pedidos. En este blog, exploraremos cómo las empresas pueden aprovechar soluciones innovadoras como la optimización de inventario y el software de pronóstico de piezas que utilizan algoritmos de aprendizaje automático, pronóstico probabilístico y análisis para mantenerse a la vanguardia y proteger sus cadenas de suministro de impactos inesperados.

Soluciones de planificación de repuestos
La optimización de piezas de repuesto es un aspecto clave de la gestión de la cadena de suministro para muchas industrias. Implica administrar el inventario de piezas de repuesto para garantizar que estén disponibles cuando se necesiten sin tener un exceso de inventario que pueda ocupar capital y espacio. La optimización del inventario de piezas de repuesto es un proceso complejo que requiere una comprensión profunda de los patrones de uso, los plazos de entrega de los proveedores y la importancia de cada pieza para el negocio.

En este blog, nuestro énfasis principal estará en el aspecto crucial de la optimización del inventario y la previsión de la demanda. Sin embargo, otros enfoques destacados a continuación para la optimización de piezas de repuesto, como el mantenimiento predictivo y la impresión 3D, la gestión de datos maestros y la planificación colaborativa, deben investigarse e implementarse según corresponda.

1. Mantenimiento predictivo: Usar análisis predictivos para anticipar cuándo es probable que una pieza falle y reemplazarla de manera proactiva, en lugar de esperar a que se averíe. Este enfoque puede ayudar a las empresas a reducir el tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento, así como a mejorar la eficacia general del equipo.
2. Impresión 3d: Los avances en la tecnología de impresión 3D están permitiendo a las empresas producir piezas de repuesto bajo demanda, lo que reduce la necesidad de exceso de inventario. Esto no solo ahorra espacio y reduce costos, sino que también garantiza que las piezas estén disponibles cuando se necesiten.
3. Gestión de datos maestros: Las plataformas de gestión de datos garantizan que los datos de las piezas se identifiquen, cataloguen, limpien y organicen correctamente. Con demasiada frecuencia, las organizaciones de MRO tienen el mismo número de pieza bajo diferentes SKU. Estas piezas duplicadas tienen el mismo propósito, pero requieren diferentes números de SKU para garantizar el cumplimiento normativo o la seguridad. Por ejemplo, es posible que se requiera que una pieza utilizada para respaldar un contrato gubernamental se obtenga de un fabricante estadounidense para cumplir con las regulaciones de "Buy America". Es fundamental que estos números de pieza se identifiquen y consoliden en un solo SKU, cuando sea posible, para mantener bajo control las inversiones en inventario.
4. Planificación colaborativa: La colaboración con proveedores y clientes para compartir datos, pronósticos y planificar la demanda puede ayudar a las empresas a reducir los plazos de entrega, mejorar la precisión y reducir los niveles de inventario. La previsión desempeña un papel esencial en la colaboración, ya que compartir información sobre las compras, la demanda y el comportamiento de compra garantiza que los proveedores tengan la información que necesitan para garantizar la disponibilidad de existencias para los clientes.

Optimización del Inventario
Abraham Lincoln fue citado una vez diciendo: “Denme seis horas para talar un árbol, y pasaré las primeras cuatro afilando el hacha”? Lincoln sabía que la preparación y la optimización eran clave para el éxito, al igual que las organizaciones necesitan contar con las herramientas adecuadas, como el software de optimización de inventario, para optimizar su cadena de suministro y mantenerse a la vanguardia en el mercado. Con el software de optimización de inventario, las organizaciones pueden mejorar la precisión de sus pronósticos, reducir los costos de inventario, mejorar los niveles de servicio y reducir los plazos de entrega. Lincoln sabía que era necesario afilar el hacha para realizar el trabajo de manera efectiva sin esforzarse demasiado. La optimización del inventario garantiza que los dólares de inventario se asignen de manera efectiva a miles de piezas, lo que ayuda a garantizar los niveles de servicio y minimiza el exceso de existencias.

Las piezas de repuesto juegan un papel decisivo en el mantenimiento de la eficiencia operativa, y la falta de piezas críticas puede provocar tiempos de inactividad y una reducción de la productividad. La naturaleza esporádica de la demanda de piezas de repuesto hace que sea difícil predecir cuándo se requerirá una pieza específica, lo que genera el riesgo de exceso o falta de existencias, lo que puede generar costos para la organización. Además, la gestión de los plazos de entrega de las piezas de repuesto plantea su propio conjunto de desafíos. Algunas partes pueden tener tiempos de entrega prolongados, lo que requiere el mantenimiento de niveles de inventario adecuados para evitar la escasez. Sin embargo, llevar un exceso de inventario puede ser costoso, ocupando capital y espacio de almacenamiento.

Dada la gran cantidad de desafíos que enfrentan los departamentos de gestión de materiales y los planificadores de piezas de repuesto, la planificación de la demanda, los niveles de existencias y la reposición de piezas de repuesto sin una solución eficaz de optimización del inventario es como intentar cortar un árbol con un hacha muy desafilada. Cuanto más afilada sea el hacha, mejor podrá su organización hacer frente a estos desafíos.

El hacha de Smart Software es la más afilada
El software inteligente de optimización de inventario y planificación de la demanda utiliza un enfoque de pronóstico probabilístico empírico único que da como resultado pronósticos precisos de los requisitos de inventario, incluso cuando la demanda es intermitente. Dado que casi 90% de repuestos y piezas de servicio son intermitentes, se requiere una solución precisa para manejar este tipo de demanda. La solución de Smart se patentó en 2001 y recientemente se patentaron innovaciones adicionales en mayo de 2023 (¡anuncios próximamente!). La solución fue premiada como finalista en la Categoría de Innovación Tecnológica APICS por su papel en ayudar a transformar la industria de gestión de recursos.

El papel de la demanda intermitente
La demanda intermitente no se ajusta a una distribución normal simple o en forma de campana que hace que sea imposible pronosticar con precisión con los métodos de pronóstico tradicionales basados en la suavización. Las piezas y artículos con demanda intermitente, también conocida como demanda irregular, volátil, variable o impredecible, tienen muchos valores de volumen cero o bajo intercalados con picos aleatorios de demanda que a menudo son muchas veces mayores que el promedio. Este problema es especialmente frecuente en las empresas que gestionan grandes inventarios de servicio y piezas de repuesto en industrias como la aviación, aeroespacial, suministro y servicios públicos de energía y agua, automoción, gestión de activos pesados, alta tecnología, así como en MRO (mantenimiento, reparación, y Revisión).

Análisis de escenario
La tecnología patentada y galardonada de Smart genera rápidamente decenas de miles de escenarios posibles de secuencias de demanda futuras y valores de demanda acumulados durante el tiempo de entrega de un artículo. Estos escenarios son estadísticamente similares a los datos observados del artículo y capturan los detalles relevantes de la demanda intermitente sin depender de las suposiciones comúnmente hechas sobre la naturaleza de las distribuciones de la demanda por los métodos de pronóstico tradicionales. El resultado es un pronóstico muy preciso de la distribución completa de la demanda acumulada durante el tiempo de entrega de un artículo. La conclusión es que con la información que brindan estas distribuciones de demanda, las empresas pueden planificar fácilmente los requisitos de inventario de nivel de servicio y existencias de seguridad para miles de artículos demandados intermitentemente con una precisión de casi 100%.

Beneficios
La implementación de soluciones innovadoras de Smart Software, como SmartForecasts para pronósticos estadísticos, Demand Planner para la planificación de piezas por consenso e Inventory Optimization para desarrollar controladores de reabastecimiento precisos, como niveles mínimos/máximos y de existencias de seguridad, brindará a los ejecutivos y planificadores con visión de futuro un mejor control sobre sus operaciones de la organización. Se traducirá en los siguientes beneficios:

1. Precisión de pronóstico mejorada: La previsión precisa de la demanda es fundamental para cualquier organización que se ocupe de la gestión del inventario de repuestos. El software de optimización de inventario utiliza algoritmos sofisticados para analizar patrones de uso históricos, identificar tendencias y pronosticar la demanda futura con un alto grado de precisión. Con este nivel de precisión en la previsión, las organizaciones pueden evitar el riesgo de exceso o escasez de existencias en su inventario de piezas de repuesto.
2. Menores costos de inventario: Uno de los principales desafíos que enfrentan los líderes de la cadena de suministro cuando se trata de la gestión del inventario de repuestos es el costo asociado con el mantenimiento de un stock óptimo de repuestos en todo momento. Al optimizar los niveles de inventario utilizando sistemas tecnológicos modernos como la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML) y el análisis predictivo, las organizaciones pueden reducir los costos de mantenimiento y garantizar que tengan las existencias adecuadas disponibles cuando sea necesario.
3. Niveles de servicio mejorados: Cuando se trata de servicios de reparación y mantenimiento, ¡el tiempo es oro! El tiempo de inactividad debido a la falta de disponibilidad de repuestos críticos puede resultar en una pérdida de productividad e ingresos para las empresas en todas las industrias, como plantas de fabricación, instalaciones de generación de energía o centros de datos que administran equipos de infraestructura de TI. La optimización de su inventario de piezas de repuesto garantiza que siempre tenga la cantidad correcta a mano, lo que reduce el tiempo de inactividad causado por la espera de las entregas de los proveedores.
4. Plazos de entrega reducidos: Otro beneficio que se obtiene de la previsión precisa de la demanda a través de las modernas tecnologías de almacenamiento es la reducción del tiempo de entrega, lo que conduce a una mejor satisfacción del cliente, ya que los clientes recibirán sus pedidos más rápido que antes, lo que mejorará la lealtad a la marca. Por lo tanto, la adopción de nuevas estrategias impulsadas por herramientas AI/ML crea valor dentro de las operaciones de la cadena de suministro, lo que conduce a mayores ganancias de eficiencia, no solo reduce el costo del reduccionismo, sino que también agiliza los procesos relacionados con la programación de la producción, la planificación del transporte logístico, entre otros.

Conclusión
Mediante la utilización de software de optimización de inventario y planificación de la demanda, las organizaciones pueden superar varios desafíos, como interrupciones en la cadena de suministro, aumento de las tasas de interés y demanda volátil. Esto les permite reducir los costos asociados con el exceso de espacio de almacenamiento y los artículos de inventario obsoletos. Al aprovechar algoritmos sofisticados, el software de optimización de inventario mejora la precisión de los pronósticos, lo que garantiza que las organizaciones puedan evitar el exceso o la escasez de existencias en su inventario de repuestos. Además, ayuda a reducir los costos de inventario al optimizar los niveles y aprovechar tecnologías como la inteligencia artificial (AI), el aprendizaje automático (ML) y el análisis predictivo. Los niveles de servicio mejorados se logran cuando las organizaciones tienen la cantidad correcta de piezas de repuesto fácilmente disponibles, lo que reduce el tiempo de inactividad causado por la espera de las entregas. Además, la previsión precisa de la demanda reduce los plazos de entrega, mejora la satisfacción del cliente y fomenta la lealtad a la marca. La adopción de tales estrategias impulsadas por herramientas AI/ML no solo reduce los costos, sino que también agiliza los procesos, incluida la programación de la producción y la planificación del transporte logístico, lo que en última instancia aumenta las ganancias de eficiencia dentro de la cadena de suministro.