En el competitivo panorama empresarial actual, las empresas buscan constantemente formas de mejorar su eficiencia operativa y generar mayores ingresos. La optimización de la gestión de repuestos es un aspecto que a menudo se pasa por alto y que puede tener un impacto financiero significativo. Las empresas pueden mejorar la eficiencia general y generar importantes rendimientos financieros mediante la gestión eficaz del inventario de piezas de repuesto. Este artículo explorará las implicaciones económicas de la gestión optimizada de repuestos y cómo invertir en software de optimización de inventario y planificación de la demanda puede proporcionar una ventaja competitiva.

La importancia de la planificación optimizada de piezas de servicio:

La gestión optimizada de repuestos juega un papel vital en la mitigación de los riesgos de inventario y asegura la disponibilidad de repuestos críticos. Si bien la planificación subjetiva puede funcionar a pequeña escala, se vuelve insuficiente cuando se gestionan grandes inventarios de piezas de repuesto demandadas intermitentemente. Los enfoques de previsión tradicionales simplemente no logran dar cuenta con precisión de la extrema variabilidad de la demanda y los frecuentes períodos de demanda cero que son tan comunes con las piezas de repuesto. Esto da como resultado grandes asignaciones incorrectas de existencias, costos más altos y niveles de servicio deficientes.

La clave para la gestión optimizada de repuestos radica en comprender el equilibrio entre servicio y costo. El software de optimización de inventario y planificación de la demanda con tecnología de pronóstico probabilístico y algoritmos de aprendizaje automático puede ayudar a las empresas a comprender mejor el costo frente al beneficio de cada decisión de inventario y manejar el inventario como un activo competitivo. Al generar pronósticos de demanda precisos y políticas de almacenamiento óptimas, como Mín./Máx., Niveles de existencias de seguridad y Puntos de pedido en segundos, las empresas pueden saber cuánto es demasiado y cuándo agregar más. Al manejar el inventario como un activo competitivo, las empresas pueden aumentar los niveles de servicio y reducir los costos.

Mejore el resultado financiero de la planificación de piezas de repuesto

1. La previsión precisa es fundamental para optimizar la planificación del inventario y satisfacer la demanda de los clientes de forma eficaz. El software de planificación de demanda de última generación predice con precisión los requisitos de inventario, incluso para patrones de demanda intermitentes. Al automatizar la previsión, las empresas pueden ahorrar tiempo, dinero y recursos al tiempo que mejoran la precisión.
2. Satisfacer la demanda de los clientes es un aspecto crítico de la gestión de repuestos. Las empresas pueden mejorar la satisfacción y la lealtad del cliente y aumentar sus posibilidades de ganar contratos futuros para los equipos que venden con un uso intensivo de activos al garantizar la disponibilidad de repuestos cuando sea necesario. A través de una planificación eficaz de la demanda y la optimización del inventario, las organizaciones pueden reducir los plazos de entrega, minimizar los desabastecimientos y mantener los niveles de servicio, mejorando así el impacto financiero de todas las decisiones.
3. Las ganancias financieras se pueden lograr a través de la planificación optimizada de piezas de servicio, incluida la reducción de costos de inventario y productos. El exceso de almacenamiento y el inventario obsoleto pueden ser cargas de costos significativas para las organizaciones. Al implementar el mejor software de optimización de inventario, las empresas pueden identificar soluciones rentables, aumentar los niveles de servicio y reducir los costos. Esto conduce a una mejor rotación de inventario, reducción de costos de mantenimiento y mayor rentabilidad.
4. La planificación de adquisiciones es otro aspecto esencial de la gestión de repuestos. Las organizaciones pueden optimizar los niveles de inventario, reducir los plazos de entrega y evitar los desabastecimientos alineando las compras y las cantidades de pedido asociadas con pronósticos de demanda precisos. Por ejemplo, se pueden compartir pronósticos precisos con los proveedores para que se puedan realizar compromisos generales de compra. Esto proporciona al proveedor seguridad en los ingresos y, a cambio, puede mantener más inventario, lo que reduce los plazos de entrega.
5. La planificación de la demanda intermitente es un desafío particular en la gestión de repuestos. Los enfoques de la regla empírica convencional se quedan cortos en el manejo efectivo de la variabilidad de la demanda. Esto se debe a que los enfoques tradicionales asumen que la demanda se distribuye normalmente cuando en realidad es cualquier cosa menos normal. Las piezas de repuesto demandan ráfagas aleatorias de gran demanda intercaladas con muchos períodos de demanda cero. La solución de Smart Software incorpora modelos estadísticos avanzados y algoritmos de aprendizaje automático para analizar patrones de demanda históricos, lo que permite una planificación precisa para la demanda intermitente. Las empresas pueden reducir significativamente los costos de falta de existencias y mejorar la eficiencia al abordar este desafío.

Evidencia de los clientes de Smart Software:

Invertir en el software de planificación de demanda y optimización de inventario de Smart Software permite a las empresas desbloquear ahorros de costos, elevar los niveles de servicio al cliente y mejorar la eficiencia operativa. A través de una previsión precisa de la demanda, una gestión de inventario optimizada y procesos de adquisición optimizados, las organizaciones pueden lograr ahorros financieros, satisfacer las demandas de los clientes de forma eficaz y mejorar el rendimiento empresarial general.

• Metro-North Railroad (MNR) experimentó una reducción de 8% en el inventario de piezas, alcanzando un nivel de servicio al cliente récord de 98,7%, y redujo el crecimiento del inventario para nuevos equipos de 10% proyectados a solo 6%. Smart Software desempeñó un papel crucial en la identificación de las necesidades de piezas de servicio de varios años, la reducción de los plazos de entrega administrativos, la formulación de planes de reducción de existencias para las flotas que se retiran y la identificación del inventario inactivo para su eliminación. MNR ahorró costos, maximizó los beneficios de eliminación, mejoró los niveles de servicio y obtuvo información precisa para la toma de decisiones informada, lo que finalmente mejoró sus resultados y la satisfacción del cliente.
• Seneca Companies, líder de la industria en servicios de petróleo automotriz, adoptó Smart Software para modelar la demanda de los clientes, controlar el rendimiento del inventario e impulsar el reabastecimiento. Los técnicos de servicio de campo aceptaron su uso, y la inversión total en inventario disminuyó en más de 25%, de $11 millones a $8 millones, manteniendo tasas de reparación por primera vez de 90%+.
• Una compañía eléctrica líder implementó Smart IP&O en solo 3 meses y luego usó el software para optimizar sus puntos de pedido y las cantidades de pedido de más de 250 000 piezas de repuesto. Durante la primera fase de la implementación, la plataforma ayudó a la empresa de servicios públicos a reducir el inventario en $9,000,000 mientras mantenía los niveles de servicio. La implementación fue parte de la iniciativa de optimización de la cadena de suministro estratégica de la empresa.

Optimización de la planificación de piezas de servicio para una ventaja competitiva

La gestión optimizada de repuestos es crucial para las empresas que buscan mejorar la eficiencia, reducir costos y garantizar la disponibilidad de los repuestos necesarios. Las organizaciones pueden desbloquear un valor significativo en este campo invirtiendo en el software de optimización de inventario y planificación de la demanda de Smart Software. Las empresas pueden lograr un mejor desempeño financiero y obtener una ventaja competitiva en sus respectivos mercados a través de un mejor análisis de datos, automatización y planificación de inventario.

Smart Software está diseñado para el mercado moderno, que es volátil y siempre cambiante. Puede manejar la proliferación de SKU, cadenas de suministro más largas, plazos de entrega menos predecibles y patrones de demanda más intermitentes y menos predecibles. También puede integrarse con prácticamente todas las soluciones ERP del mercado, mediante conexiones transparentes comprobadas en el campo o utilizando un proceso simple de importación/exportación respaldado por el modelo de datos y el motor de procesamiento de datos de Smart Software. Mediante el uso de Smart Software, las empresas pueden aprovechar el inventario como un activo competitivo, mejorar la satisfacción del cliente, aumentar los niveles de servicio, reducir los costos y ahorrar una cantidad considerable de dinero.

Nuestros clientes generalmente se han decidido por una forma de administrar su inventario de repuestos. Al profesor que hay en mí le gustaría pensar que la política de inventario elegida fue una elección razonada entre las alternativas consideradas, pero lo más probable es que simplemente haya sucedido. Tal vez el jefe de inventario de hace mucho tiempo tenía un favorito y esa elección se mantuvo. Quizás alguien utilizó un sistema EAM o ERP que ofrecía sólo una opción. Quizás se hicieron algunas conjeturas, basándose en las condiciones del momento.

Los competidores

Muy rara vez las empresas toman estas decisiones al azar. Pero el software moderno de planificación de repuestos le permite ser más sistemático en sus elecciones. Esta publicación demuestra esa propuesta al hacer comparaciones objetivas entre tres políticas de inventario populares: Pedido hasta, Punto de reorden/Cantidad de pedido y Mín./Máx. Hablé de cada una de estas políticas en este videoblog.

• Ordene hasta. Esta es una política de revisión periódica en la que cada T días se cuenta el inventario disponible y se realiza un pedido de tamaño aleatorio para que el nivel de existencias vuelva a subir a S unidades.
• Q, R o Punto de reorden/Cantidad de pedido. Q, R es una política de revisión continua en la que todos los días se contabiliza el inventario. Si hay Q o menos unidades disponibles, se realiza un pedido de tamaño fijo por R unidades más.
• Mínimo máximo es otra política de revisión continua en la que todos los días se cuenta el inventario. Si hay unidades mínimas o menos disponibles, se realiza un pedido para que el nivel de existencias vuelva a alcanzar las unidades máximas.

La teoría del inventario dice que estas opciones se enumeran en orden creciente de efectividad. La primera opción, Ordenar hasta, es claramente la más sencilla y barata de implementar, pero hace la vista gorda a lo que sucede durante largos períodos de tiempo. Imponer un intervalo de tiempo específico entre órdenes lo hace, en teoría, menos flexible. Por el contrario, las dos opciones de revisión continua vigilan lo que sucede todo el tiempo, para que puedan reaccionar más rápido ante posibles desabastecimientos. La opción Min/Max es, en teoría, más flexible que la opción que utiliza una cantidad fija de reorden porque el tamaño del pedido cambia dinámicamente para adaptarse a la demanda.

Esa es la teoría. Esta publicación examina la evidencia de comparaciones directas para verificar la teoría y establecer cifras concretas sobre el desempeño relativo de las tres políticas.

El significado de "mejor"

¿Cómo debemos llevar la puntuación en este torneo? Si es un lector habitual de este blog de Smart Forecaster, sabrá que el núcleo de la planificación del inventario es un tira y afloja entre dos objetivos opuestos: mantener el inventario reducido versus mantener las métricas de disponibilidad de los artículos, como el nivel de servicio alto.

Para simplificar las cosas, calcularemos “un número para gobernarlos a todos”: el costo operativo promedio. La póliza ganadora será la que tenga el promedio más bajo.

Este promedio es la suma de tres componentes: el costo de mantener el inventario (“costo de mantener”), el costo de ordenar unidades de reabastecimiento (“costo de ordenar”) y el costo de perder una venta (“costo de escasez”). Para concretar las cosas, utilizamos los siguientes supuestos:

• Cada pieza de servicio está valorada en $1.000.
• El costo de tenencia anual es 10% del valor del artículo, o $100 por año por unidad.
• Procesar cada pedido de reabastecimiento cuesta $20 por pedido.
• Cada unidad demandada pero no proporcionada cuesta el valor de la pieza, $1.000.

Para simplificar, nos referiremos al costo operativo promedio simplemente como "el costo".

Por supuesto, el costo promedio más bajo se puede lograr saliendo del negocio. Por lo tanto, la competencia requería una limitación de rendimiento en la disponibilidad de los artículos: cada opción tenía que lograr una tasa de cumplimiento de al menos 99%.

Las alternativas se resisten

Un elemento clave del contexto es si los desabastecimientos provocan pérdidas o pedidos atrasados. Suponiendo que la pieza de servicio en cuestión es crítica, asumimos que los pedidos no ejecutados se pierden, lo que significa que un competidor completa el pedido. En un entorno de MRO, esto significará un tiempo de inactividad adicional debido al desabastecimiento.

Para comparar las alternativas, utilizamos nuestro motor de modelado predictivo para ejecutar una gran cantidad de Simulaciones de Montecarlo. Cada simulación implicó especificar los valores de los parámetros de cada póliza (por ejemplo, valores mínimos y máximos), generar un escenario de demanda, introducirlo en la lógica de la póliza y medir el costo resultante promediado durante 365 días de operación. Repetir este proceso 1.000 veces y promediar los 1.000 costos resultantes dio el resultado final para cada póliza.  

Para que la comparación fuera justa, cada alternativa debía diseñarse para obtener el mejor rendimiento. Entonces buscamos en el “espacio de diseño” de cada póliza para encontrar el diseño con el menor costo. Esto requirió repetir el proceso descrito en el párrafo anterior para muchos pares de valores de parámetros e identificar el par que produce el costo operativo anual promedio perdido.

Usando los algoritmos en Optimización del inventario (SÍO^MT) realizamos comparaciones directas bajo los siguientes supuestos sobre la oferta y la demanda:

• Se supuso que la demanda de artículos era intermitente y muy variable, pero relativamente simple en el sentido de que no había tendencia ni estacionalidad, como suele ocurrir con las piezas de repuesto. La demanda media diaria fue de 5 unidades con una desviación estándar grande de 13 unidades. La Figura 1 muestra una muestra de la demanda de un año. Hemos elegido un patrón de demanda muy desafiante, en el que algunos días tienen de 10 a 20 veces la demanda promedio.

Figura 1: Se supuso que la demanda diaria de piezas era intermitente y muy intensa.

​​

• Los plazos de reabastecimiento de los proveedores fueron de 14 días (75%) en ese momento y de 21 días en el resto. Esto refleja el hecho de que siempre hay incertidumbre en la cadena de suministro.

Y el ganador es…

¿Era correcta la teoría? Un poco sorta'.

La Tabla 1 muestra los resultados de los experimentos de simulación. Para cada una de las tres políticas en competencia, muestra el costo operativo anual promedio, el margen de error (técnicamente, un intervalo de confianza aproximado de 95% para el costo medio) y las mejores opciones aparentes para los valores de los parámetros.

Tabla 1: Resultados de las comparaciones simuladas

Por ejemplo, el costo promedio de la póliza (T,S) cuando T se fija en 30 días fue de $41,680. Pero el Más/Menos implica que los resultados son compatibles con un costo “real” (es decir, la estimación de un número infinito de simulaciones) de entre $39,890 y $43,650. La razón por la que existe tanta incertidumbre estadística es la naturaleza extremadamente elevada de la demanda en este ejemplo.

El Cuadro 1 dice que, en este ejemplo, las tres políticas están en línea con las expectativas. Sin embargo, conclusiones más útiles serían:

1. Las tres políticas son notablemente similares en cuanto a costo promedio. Mediante una elección inteligente de los valores de los parámetros, se pueden obtener buenos resultados con cualquiera de las tres políticas.
2. Lo que no se muestra en el Cuadro 1, pero se desprende claramente de los resultados detallados de la simulación, es que las malas elecciones de valores de parámetros pueden ser desastrosas para cualquier política.
3. Vale la pena señalar que a la política de revisión periódica (T,S) no se le permitió optimizar sobre posibles valores de T. Fijamos T en 30 para imitar lo que es común en la práctica, pero aquellos que usan la política de revisión periódica deberían considerar otras revisiones. períodos. Un experimento adicional fijó el período de revisión en T = 7 días. El costo promedio en este escenario se minimizó en $36,551 ± $1,668 con S = 343. Este resultado es mejor que el de T = 30 días.
4. Debemos tener cuidado de no generalizar demasiado estos resultados. Dependen de los valores supuestos de los tres parámetros de costos (mantenimiento, pedidos y escasez) y del carácter del proceso de demanda.
5. Es posible ejecutar experimentos como los que se muestran aquí automáticamente en Optimización del inventario. Esto significa que usted también podrá explorar opciones de diseño de manera rigurosa.

En este artículo, revisaremos la funcionalidad de “órdenes sugeridas” en Epicor BisTrack, explicaremos sus limitaciones y resumiremos cómo la Planificación y optimización inteligente del inventario (Smart IP&O) puede ayudar a reducir el inventario y minimizar los desabastecimientos al evaluar con precisión las compensaciones entre los riesgos de desabastecimiento. y costos de inventario.

Automatización del reabastecimiento en Epicor BisTrack
Los “Pedidos sugeridos” de Epicor BisTrack pueden gestionar el reabastecimiento sugiriendo qué pedir y cuándo mediante políticas basadas en puntos de reorden, como mínimo-máximo y/o semanas de suministro especificadas manualmente. BisTrack contiene algunas funciones básicas para calcular estos parámetros en función del uso o las ventas promedio, el tiempo de entrega del proveedor y/o los ajustes estacionales definidos por el usuario. Alternativamente, los puntos de reorden se pueden especificar de forma completamente manual. Luego, BisTrack presentará al usuario una lista de pedidos sugeridos conciliando el suministro entrante, el actual disponible, la demanda saliente y las políticas de almacenamiento.

Cómo funciona el “pedido sugerido” de Epicor BisTrack
Para obtener una lista de pedidos sugeridos, los usuarios especifican los métodos detrás de las sugerencias, incluidas las ubicaciones para realizar pedidos y cómo determinar las políticas de inventario que rigen cuándo se hace una sugerencia y en qué cantidad.

Primero, el campo "método" se especifica entre las siguientes opciones para determinar qué tipo de sugerencia se genera y para qué ubicación(es):

Compra – Generar recomendaciones de órdenes de compra.

1. Centralizado para todas las sucursales: genera sugerencias para una única ubicación que compra para todas las demás ubicaciones.
2. Por sucursal individual: genera sugerencias para múltiples ubicaciones (los proveedores enviarían directamente a cada sucursal).
3. Por sucursal de origen: genera sugerencias para una sucursal de origen que transferirá material a las sucursales a las que presta servicio (“hub and Spoke”).
4. Sucursales individuales con transferencias: genera sugerencias para una sucursal individual que transferirá material a las sucursales a las que presta servicios ("centro y radio", donde el "centro" no necesita ser una sucursal de origen).

Fabricar – Generar sugerencias de órdenes de trabajo para productos manufacturados.

1. Por rama de fabricación.
2. Por sucursal individual.

Transferir de la rama fuente – Generar sugerencias de transferencia de una sucursal determinada a otras sucursales.

A continuación se especifica el “pedido sugerido a” entre las siguientes opciones:

1. Mínimo: sugiere pedidos "hasta" la cantidad mínima disponible ("min"). Para cualquier artículo cuyo suministro sea inferior al mínimo, BisTrack sugerirá un pedido para reponer hasta esta cantidad.
2. Máximo cuando es inferior al mínimo: sugiere pedidos “hasta” una cantidad máxima disponible cuando se incumple la cantidad mínima disponible (por ejemplo, una política de inventario mínimo-máximo).

3. Basado en cobertura (uso): sugiere pedidos basados en la cobertura para un número de semanas de suministro definido por el usuario con respecto a un plazo de entrega específico. Dado interno uso Según la demanda, BisTrack recomendará pedidos donde la oferta sea menor que la cobertura deseada para cubrir la diferencia.

4. Basado en exceso (ventas): sugiere pedidos basados en la cobertura para un número de semanas de suministro definido por el usuario con respecto a un plazo de entrega específico. Dado ordenes de venta Según la demanda, BisTrack recomendará pedidos donde la oferta sea menor que la cobertura deseada para cubrir la diferencia.

5. Solo máximo: sugiere pedidos “hasta” una cantidad máxima disponible donde el suministro es menor que este máximo.

Finalmente, si permite que BisTrack determine los umbrales de reorden, los usuarios pueden especificar una cobertura de inventario adicional como stock de reserva, tiempos de entrega, cuántos meses de demanda histórica considerar y también pueden definir manualmente esquemas de ponderación período por período para aproximar la estacionalidad. El usuario recibirá una lista de pedidos sugeridos según los criterios definidos. Luego, un comprador puede generar órdenes de compra para proveedores con solo hacer clic en un botón.

Limitaciones

Métodos de regla general

Si bien BisTrack permite a las organizaciones generar puntos de reorden automáticamente, estos métodos se basan en promedios simples que no capturan la estacionalidad, las tendencias o la volatilidad en la demanda de un artículo. Los promedios siempre estarán por detrás de estos patrones y no pueden captar las tendencias. Considere un producto altamente estacional como una pala quitanieves: si tomamos un promedio de la demanda de verano/otoño a medida que nos acercamos a la temporada de invierno en lugar de mirar hacia adelante, entonces las recomendaciones se basarán en los períodos más lentos en lugar de anticipar la demanda futura. Incluso si consideramos un año entero de historia o más, las recomendaciones compensarán en exceso durante los meses más lentos y subestimarán la temporada alta sin intervención manual.

Los métodos de regla general también fallan cuando se utilizan para amortiguar la variabilidad de la oferta y la demanda. Por ejemplo, la demanda promedio durante el plazo de entrega podría ser de 20 unidades. Sin embargo, un planificador a menudo querrá almacenar más de 20 unidades para evitar desabastecerse si los plazos de entrega son más largos de lo esperado o la demanda es mayor que el promedio. BisTrack permite a los usuarios especificar los puntos de reorden en función de múltiplos de los promedios. Sin embargo, debido a que los múltiplos no tienen en cuenta el nivel de previsibilidad y variabilidad de la demanda, siempre tendrá un exceso de existencias de artículos predecibles y una falta de existencias de los impredecibles. Lee esto artículo para obtener más información sobre por qué múltiplos del promedio fallan cuando se trata de desarrollar el punto de reorden correcto.

Entrada manual
Hablando de la estacionalidad mencionada anteriormente, BisTrack permite al usuario aproximarla mediante el uso de "pesos" ingresados manualmente para cada período. Esto obliga al usuario a decidir cómo será ese patrón estacional para cada artículo. Incluso más allá de eso, el usuario debe dictar cuántas semanas adicionales de suministro debe llevar para protegerse contra desabastecimientos. y debe especificar el plazo de entrega para planificar. ¿Es suficiente un suministro adicional de 2 semanas? ¿Es suficiente con 3? ¿O es demasiado? No hay forma de saberlo sin adivinar, y lo que tiene sentido para un elemento puede no ser el enfoque correcto para todos.

Demanda intermitente
Muchos clientes de BisTrack pueden considerar ciertos elementos "impredecibles" debido a la intermitente o “grumosos” de su demanda. En otras palabras, artículos que se caracterizan por una demanda esporádica, grandes picos de demanda y períodos de poca o ninguna demanda. Los métodos tradicionales, y especialmente los enfoques empíricos, no funcionarán para este tipo de artículos. Por ejemplo, 2 semanas adicionales de suministro para un artículo estable y altamente predecible podría ser demasiado; para un artículo con una demanda muy volátil, esta misma regla podría no ser suficiente. Sin una forma confiable de evaluar objetivamente esta volatilidad para cada artículo, los compradores se quedan sin saber cuándo comprar y cuánto.

Volver a hojas de cálculo
La realidad es que la mayoría de los usuarios de BisTrack tienden a realizar la mayor parte de su planificación fuera de línea, en Excel. Las hojas de cálculo no están diseñadas específicamente para realizar pronósticos y optimizar el inventario. Los usuarios a menudo utilizan métodos definidos por el usuario. regla de oro inventadas por el usuario, métodos que a menudo hacen más daño que bien. Una vez calculado, los usuarios deben ingresar la información nuevamente en BisTrack manualmente. La naturaleza lenta del proceso lleva a las empresas a calcular sus políticas de inventario con poca frecuencia. Pasan muchos meses y, en ocasiones, años entre actualizaciones masivas, lo que lleva a un enfoque reactivo de "configúrelo y olvídese", donde el único momento en que un comprador/planificador revisa la política de inventario es en el momento de realizar el pedido. Cuando las políticas se revisan después de que ya se haya incumplido el punto de orden, ya es demasiado tarde. Cuando el punto de orden se considera demasiado alto, se requiere una interrogación manual para revisar el historial, calcular pronósticos, evaluar las posiciones del buffer y recalibrar. El gran volumen de pedidos significa que los compradores simplemente liberarán los pedidos en lugar de tomarse el minucioso tiempo de revisarlo todo, lo que genera un importante exceso de existencias. Si el punto de reorden es demasiado bajo, ya es demasiado tarde. Ahora puede ser necesaria una aceleración, lo que aumentará los costos, suponiendo que el cliente no se vaya simplemente a otra parte.

Epicor es más inteligente
Epicor se ha asociado con Smart Software y ofrece Smart IP&O como un complemento multiplataforma para sus soluciones ERP, incluido BisTrack, un ERP especializado para la industria de la madera, el hardware y los materiales de construcción. La solución Smart IP&O viene completa con una integración bidireccional con BisTrack. Esto permite a los clientes de Epicor aprovechar las mejores aplicaciones de optimización de inventario diseñadas específicamente para su propósito. Con Epicor Smart IP&O puede generar pronósticos que capturen tendencias y estacionales sin configuraciones manuales. Podrá recalibrar automáticamente las políticas de inventario utilizando modelos estadísticos y probabilísticos de vanguardia probados en el campo que fueron diseñados para planificar con precisión demanda intermitente. Las existencias de seguridad tendrán en cuenta con precisión la variabilidad de la oferta y la demanda, las condiciones comerciales y las prioridades. Puedes aprovechar la planificación impulsada por el nivel de servicio para que tenga suficiente stock o activar métodos de optimización que prescriben las políticas de almacenamiento y niveles de servicio más rentables que consideran el costo real de mantener el inventario. Puede respaldar las compras de materias primas con pronósticos precisos de la demanda en horizontes más largos y ejecutar escenarios hipotéticos para evaluar estrategias alternativas antes de ejecutar el plan.

Los clientes inteligentes de IP&O obtienen habitualmente rendimientos anuales de siete cifras gracias a la reducción de los plazos, el aumento de las ventas y el menor exceso de existencias, al mismo tiempo que obtienen una ventaja competitiva al diferenciarse por un mejor servicio al cliente. Para ver un seminario web grabado organizado por el Grupo de Usuarios de Epicor que describe la plataforma de optimización de inventario y planificación de la demanda de Smart, por favor regístrese aquí.

​En un entorno de fabricación altamente configurable, pronosticar productos terminados puede convertirse en una tarea compleja y desalentadora. El número de posibles productos terminados se disparará cuando muchos componentes sean intercambiables. Un MRP tradicional nos obligaría a pronosticar cada producto terminado, lo que puede ser poco realista o incluso imposible. Varias soluciones ERP líderes introducen el concepto de "Planificación BOM", que permite el uso de pronósticos a un nivel superior en el proceso de fabricación. En este artículo, discutiremos esta funcionalidad en ERP y cómo puede aprovecharla con Smart Inventory Planning and Optimization (Smart IP&O) para adelantarse a su demanda ante esta complejidad.

¿Por qué necesitaría una lista de materiales de planificación?

Tradicionalmente, cada producto terminado o SKU tenía una lista de materiales rígidamente definida. Si almacenamos ese producto y queremos planificar en torno a la demanda pronosticada, pronosticaremos la demanda de esos productos y luego alimentaremos MRP para llevar esta demanda pronosticada desde el nivel del producto terminado hasta sus componentes a través de la lista de materiales.

Sin embargo, muchas empresas ofrecen productos altamente configurables donde los clientes pueden seleccionar opciones sobre el producto que están comprando. Como ejemplo, recuerde la última vez que compró una computadora personal. Elegiste una marca y un modelo, pero a partir de ahí probablemente se te presentaron opciones: ¿qué velocidad de CPU deseas? ¿Cuánta RAM quieres? ¿Qué tipo de disco duro y cuánto espacio? Si esa empresa quiere tener estas computadoras listas y disponibles para enviárselas en un tiempo razonable, de repente ya no solo anticipan la demanda de ese modelo: deben pronosticar ese modelo para cada tipo de CPU, para todas las cantidades de RAM, para ¡Todos los tipos de discos duros y todas las combinaciones posibles de ellos también! Para algunos fabricantes, estas configuraciones pueden dar lugar a cientos o miles de posibles permutaciones de productos terminados.

Puede haber tantas personalizaciones posibles que la demanda a nivel del producto terminado sea completamente impredecible en el sentido tradicional. Es posible que se vendan miles de esas computadoras cada año, pero para cada configuración posible, la demanda puede ser extremadamente baja y esporádica; tal vez ciertas combinaciones se vendan una vez y nunca más.

Esto a menudo obliga a estas empresas a planificar puntos de reorden y niveles de existencias de seguridad principalmente a nivel de componentes, mientras reaccionan en gran medida a la demanda firme en el nivel de producto terminado a través de MRP. Si bien este es un enfoque válido, carece de una forma sistemática de aprovechar los pronósticos que puedan dar cuenta de la actividad futura anticipada, como promociones, próximos proyectos u oportunidades de ventas. Hacer pronósticos a nivel “configurado” es efectivamente imposible, y tratar de incorporar estos supuestos de pronóstico a nivel de componentes tampoco es factible.

Planificación de la lista de materiales explicada

Aquí es donde entran las listas de materiales de planificación. Quizás el equipo de ventas esté trabajando en una gran oportunidad b2b para ese modelo, o haya una promoción planificada para el Cyber Monday. Si bien no es realista intentar trabajar con esos supuestos para cada configuración posible, hacerlo a nivel de modelo es totalmente factible y tremendamente valioso.

La lista de materiales de planificación puede utilizar un pronóstico a un nivel superior y luego reducir la demanda en función de proporciones predefinidas para su posible componentes. Por ejemplo, el fabricante de computadoras puede saber que la mayoría de las personas optan por 16 GB de RAM, y muchas menos optan por las actualizaciones a 32 o 64. La lista de materiales de planificación permite a la organización (por ejemplo) reducir 60% de la demanda a la opción de 16 GB. , 30% para la opción de 32 GB y 10% para la opción de 64 GB. Podrían hacer lo mismo con las CPU, los discos duros o cualquier otra personalización disponible.  

La empresa ahora puede centrar su pronóstico en este nivel de modelo, dejando que la lista de materiales de planificación determine la combinación de componentes. Claramente, definir estas proporciones requiere algo de reflexión, pero las listas de materiales de planificación permiten efectivamente a las empresas pronosticar lo que de otro modo sería impredecible.

La importancia de un buen pronóstico

Por supuesto, todavía Necesita un buen pronóstico para cargarlo en un sistema ERP.. Como se explica en este artículo, si bien ERP puede importar un pronóstico, a menudo no puede generar uno y, cuando lo hace, tiende a requerir una gran cantidad de configuraciones difíciles de usar que no suelen revisarse, lo que genera pronósticos inexactos. Por lo tanto, corresponde a la empresa elaborar sus propios conjuntos de pronósticos, a menudo elaborados manualmente en Excel. La elaboración de pronósticos manualmente generalmente presenta una serie de desafíos, que incluyen, entre otros:

• La incapacidad de identificar patrones de demanda como estacionalidad o tendencia.
• Dependencia excesiva de las previsiones de clientes o de ventas
• Falta de precisión o seguimiento del rendimiento.

No importa qué tan bien configurado esté el MRP con sus listas de materiales de planificación cuidadosamente consideradas, un pronóstico deficiente significa una producción deficiente del MRP y desconfianza en el sistema: basura que entra, basura que sale. Siguiendo con el ejemplo de la “empresa de informática”, sin una forma sistemática de capturar patrones de demanda clave y/o conocimiento del dominio en el pronóstico, MRP nunca podrá verlo.

Amplíe su ERP con Smart IP&O

Smart IP&O está diseñado para ampliar su sistema ERP con una serie de soluciones integradas de planificación de la demanda y optimización del inventario. Por ejemplo, puede generar pronósticos estadísticos automáticamente para una gran cantidad de artículos, permite ajustes de pronóstico intuitivos, realiza un seguimiento de la precisión del pronóstico y, en última instancia, le permite generar verdaderos pronósticos basados en consenso para anticipar mejor las necesidades de sus clientes.

Gracias a las jerarquías de productos altamente flexibles, Smart IP&O se adapta perfectamente a la previsión en el nivel de planificación de la lista de materiales para que pueda capturar patrones clave e incorporar conocimiento empresarial en los niveles más importantes. Además, puede analizar e implementar niveles óptimos de existencias de seguridad en cualquier nivel de su lista de materiales.