La planificación del inventario se vuelve más interesante

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Recomendaciones para la planificación de la demanda,

previsión y optimización de inventario

A Taiichi Ohno de Toyota se le atribuye la invención de la fabricación Just-In-Time (JIT) en la década de 1950. JIT garantiza que un fabricante produzca solo lo que se necesita, solo cuando se requiere y solo en la cantidad necesaria. Desde entonces, esa innovación ha tenido grandes impactos, algunos buenos, otros menos.

Un artículo reciente del New York Times “Cómo el mundo se quedó sin todo” describe algunos de los impactos "menos". Por ejemplo, JIT ha mantenido los costos de inventario muy bajos mejorando el rendimiento de los activos. Esto, a su vez, es recompensado por Wall Street, por lo que muchas empresas han pasado las últimas décadas reduciendo drásticamente sus inventarios. Centradas como estaban en las finanzas, muchas empresas ignoraron los riesgos inherentes a la reducción de inventarios hasta el punto de que "esbelta" comenzó a bordear la "demacrada". Combinado con una mayor globalización y nuevos riesgos de interrupción del suministro, han abundado los desabastecimientos.

Algunas industrias han ido demasiado lejos, dejándolas expuestas a la disrupción. En una competencia por llegar al costo más bajo, las empresas sin darse cuenta han concentrado su riesgo, se han visto interrumpidas por escasez de materias primas o componentes y, en ocasiones, obligadas a detener las líneas de montaje. Wall Street no ve con buenos ojos las paradas de producción.

Todos sabemos que los eventos aleatorios se han sumado al problema. El primero de ellos ha sido la pandemia de Covid. A medida que la pandemia obstaculizó las operaciones de las fábricas y extendió el desorden en el envío global, muchas economías en todo el mundo se vieron atormentadas por la escasez de una inmensa variedad de productos, desde chips de computadora hasta madera y ropa.

El daño se agrava cuando cosas más inesperadas salen mal. El Bloqueo del Canal de Suez es un excelente ejemplo, obstruyendo la principal ruta comercial entre Europa y Asia. Recientemente, los ataques cibernéticos han agregado otra capa de interrupción.

La reacción crea sus propios problemas, al igual que el ataque cibernético en el Oleoducto Colonial creó escasez de gas a través de compras de pánico. Los proveedores comienzan a cumplir con los pedidos más lentamente de lo habitual. Los fabricantes y distribuidores invierten el rumbo y aumentan los inventarios y diversifican sus proveedores para evitar futuros desabastecimientos. La simple expansión de los almacenes puede no brindar la solución, y la necesidad de determinar cuánto inventario mantener es cada día más urgente.

Entonces, ¿cómo puede ejecutar un plan del mundo real para el inventario JIT en medio de todo este riesgo e incertidumbre? La base de su respuesta son sus datos corporativos. La incertidumbre tiene dos fuentes: la oferta y la demanda. Necesitas los hechos para ambos.

Por el lado de la oferta, aproveche los datos que tiene sobre los plazos de entrega recientes de los proveedores, que reflejan la turbulencia actual. No use valores promedio cuando pueda usar distribuciones de probabilidad que reflejen el rango completo de contingencias. Considere esta comparación. El proveedor A ahora está completando pedidos de manera confiable en exactamente 10 días. El proveedor B también promedia 10 días, pero lo hace con una combinación de 78%/22% de 7 y 21 días. Tanto A como B tienen un retraso de reposición promedio de 10 días, pero los resultados operativos que brinden serán muy diferentes. Solo puede reconocer esto si utiliza modelos de probabilidad del rendimiento del inventario.

Por el lado de la demanda, se aplican consideraciones similares. Primero, reconozca que puede haber habido un cambio importante en el carácter de la demanda de artículos (los estadísticos llaman a esto un "cambio de régimen"), por lo tanto, elimine de su análisis cualquier dato que represente los "buenos viejos tiempos". Entonces, de nuevo, deja de pensar en términos de promedios. Si bien la demanda promedio es importante, no es una descripción suficiente del problema al que se enfrenta. Igualmente importante es la volatilidad de la demanda. La volatilidad es la razón por la que mantiene el inventario en primer lugar. Si la demanda fuera completamente predecible, no tendría faltantes ni exceso de inventario. Así como necesita estimar la distribución de probabilidad completa de los plazos de reabastecimiento, necesita la distribución completa de los valores de demanda.

Una vez que comprenda el rango de variabilidad tanto en la oferta como en la demanda, el pronóstico probabilístico le permitirá tener en cuenta las interrupciones y los eventos inusuales. El software convertirá sus datos bajo demanda y los plazos de entrega en una gran cantidad de escenarios que representan cómo podría desarrollarse su próximo período de planificación. Dados esos escenarios, el software puede determinar la mejor manera de cumplir sus objetivos para métricas como costos de inventario y tasas de desabastecimiento. Al utilizar soluciones como la Optimización de inventario inteligente, planificará con confianza en función de su riesgo de desabastecimiento objetivo con un costo mínimo de mantenimiento de inventario. También puede considerar dejar que la solución prescriba objetivos de nivel de servicio óptimos mediante la evaluación de los costos de inventario adicional frente al costo de falta de existencias.

En la planificación de inventarios, como en la ciencia, no podemos escapar de la realidad de la incertidumbre y el impacto de eventos inusuales. Debemos planificar en consecuencia: el uso de software de optimización de inventario lo ayuda a identificar el nivel de servicio de menor costo. Esto crea un esfuerzo coherente en toda la empresa que combina la visibilidad de las operaciones actuales con evaluaciones matemáticamente correctas de los riesgos y condiciones futuras.

La planificación del inventario se ha vuelto más “interesante” y requiere un mayor grado de conciencia del riesgo y agilidad. El software adecuado puede ayudar.

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Planificación de orden probabilística vs. determinista

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Man with a computer in a warehouse best practices in demand planning, forecasting and inventory optimization

Considere el problema de reponer el inventario. Para ser específicos, suponga que el artículo de inventario en cuestión es una pieza de repuesto. Tanto usted como su proveedor querrán saber cuánto ordenarán y cuándo. Y su sistema ERP puede estar insistiendo en que también le diga el secreto.

Modelo determinista de reabastecimiento

La forma más sencilla de obtener una respuesta decente a esta pregunta es asumir que el mundo es, bueno, simple. En este caso, simple significa "no aleatorio" o, en lenguaje geek, "determinista". En particular, pretende que el tamaño aleatorio y el tiempo de la demanda es realmente un goteo continuo de un tamaño fijo que viene en un intervalo fijo, por ejemplo, 2, 2, 2, 2, 2, 2... Si esto parece poco realista , es. La demanda real podría parecerse más a esto: 0, 1, 10, 0, 1, 0, 0, 0 con muchos ceros, picos ocasionales pero aleatorios.

Pero la sencillez tiene sus virtudes. Si pretende que la demanda promedio ocurre todos los días como un reloj, es fácil calcular cuándo deberá realizar su próximo pedido y cuántas unidades necesitará. Por ejemplo, suponga que su política de inventario es del tipo (Q,R), donde Q es una cantidad de pedido fija y R es un punto de pedido fijo. Cuando las existencias caen hasta el punto de reorden R o por debajo de este, pide Q unidades más. Para redondear la fantasía, suponga que el tiempo de reabastecimiento también es fijo: después de L días, esas Q nuevas unidades estarán en el estante listas para satisfacer la demanda.

Todo lo que necesita ahora para responder a sus preguntas es la demanda promedio por día D para el artículo. La lógica es así:

Comienza cada ciclo de reabastecimiento con Q unidades disponibles.
Usted agota ese stock en D unidades por día.
Por lo tanto, alcanza el punto de pedido R después de (QR)/D días.
Entonces, usted ordena cada (QR)/D días.
Cada ciclo de reabastecimiento dura (QR)/D + L días, por lo que realiza un total de 365D/(Q-R+LD) pedidos por año.
Siempre que el tiempo de entrega L < R/D, nunca se agotará y su inventario será lo más pequeño posible.

La figura 1 muestra el gráfico del inventario disponible frente al tiempo para el modelo determinista. En torno al software inteligente, nos referimos a este gráfico como el "diente de sierra determinista". El stock comienza en el nivel de la última cantidad de pedido Q. Después de disminuir constantemente durante el tiempo de caída (QR)/D, el nivel llega al punto de pedido R y activa un pedido de otras Q unidades. Durante el tiempo de entrega L, las existencias caen exactamente a cero, luego llega mágicamente el nuevo pedido y comienza el siguiente ciclo.

Figure 1 Deterministic model of on-hand inventory

Figura 1: Modelo determinista de inventario disponible

Este modelo tiene dos cosas a su favor. No requiere más que álgebra de secundaria y combina (casi) todos los factores relevantes para responder las dos preguntas relacionadas: ¿Cuándo tendremos que hacer el próximo pedido? ¿Cuántos pedidos haremos en un año?

Modelo Probabilístico de Reposición

No es sorprendente que si eliminamos parte de la fantasía del modelo determinista, obtengamos información más útil. El modelo probabilístico incorpora toda la desordenada aleatoriedad del problema del mundo real: la incertidumbre tanto en el momento como en el tamaño de la demanda, la variación en el tiempo de reabastecimiento y las consecuencias de esos dos factores: la posibilidad de que las existencias disponibles no alcancen el reabastecimiento. punto, la probabilidad de que haya un desabastecimiento, la variabilidad en el tiempo hasta el próximo pedido y el número variable de pedidos ejecutados en un año.

El modelo probabilístico funciona simulando las consecuencias de una demanda incierta y un tiempo de entrega variable. Mediante el análisis de los patrones históricos de demanda del artículo (y la exclusión de cualquier observación registrada durante un período en el que la demanda pudo haber sido fundamentalmente diferente), los métodos estadísticos avanzados crean una cantidad ilimitada de escenarios de demanda realistas. Se aplica un análisis similar a los registros de los plazos de entrega de los proveedores. La combinación de estos escenarios de oferta y demanda con las reglas operativas de cualquier política de control de inventario produce escenarios de la cantidad de piezas disponibles. De estos escenarios, podemos extraer resúmenes de los diferentes intervalos entre órdenes.

La Figura 2 muestra un ejemplo de un escenario probabilístico; la demanda es aleatoria y el artículo se administra utilizando el punto de pedido R = 10 y la cantidad de pedido Q = 20. Atrás quedó el diente de sierra determinista; en su lugar hay algo más complejo y realista (la Escalera Probabilística). Durante los 90 días simulados de operación, se realizaron 9 pedidos y el tiempo entre pedidos varió claramente.

Usando el modelo probabilístico, las respuestas a las dos preguntas (cuánto tiempo entre pedidos y cuántos en un año) se expresan como distribuciones de probabilidad que reflejan las probabilidades relativas de varios escenarios. La figura 3 muestra la distribución del número de días entre pedidos después de diez años de funcionamiento simulado. Si bien el promedio es de aproximadamente 8 días, el número real varía ampliamente, de 2 a 17.

En lugar de decirle a su proveedor que realizará X pedidos el próximo año, ahora puede proyectar X ± Y pedidos, y su proveedor conoce mejor sus riesgos al alza y a la baja. Mejor aún, podría proporcionar la distribución completa como la respuesta más rica posible.

Figure 2 A probabilistic scenario of on-hand inventory

Figura 2 Un escenario probabilístico de inventario disponible

Figure 3 Distribution of days between orders

Figura 3: Distribución de días entre pedidos

Subiendo la escalera aleatoria hacia una mayor eficiencia

Ir más allá del modelo determinista de inventario abre nuevas posibilidades para optimizar las operaciones. En primer lugar, el modelo probabilístico permite una evaluación realista del riesgo de desabastecimiento. El modelo simple en la Figura 1 implica que nunca hay un desabastecimiento, mientras que los escenarios probabilísticos permiten la posibilidad (aunque en la Figura 2 solo hubo una llamada cercana alrededor del día 70). Una vez que se conoce el riesgo, el software puede optimizar buscando en el "espacio de diseño" (es decir, todos los valores posibles de R y Q) para encontrar un diseño que cumpla con un nivel objetivo de riesgo de desabastecimiento a un costo mínimo. El valor del modelo determinista en este análisis más realista es que proporciona un buen punto de partida para la búsqueda a través del espacio de diseño.

Resumen

El software moderno proporciona respuestas a preguntas operativas con varios grados de detalle. Utilizando el ejemplo del tiempo entre pedidos de reabastecimiento, hemos demostrado que la respuesta se puede calcular de manera aproximada pero rápida mediante un modelo determinista simple. Pero también se puede proporcionar con mucho más detalle con toda la variabilidad expuesta por un modelo probabilístico. Pensamos en estas alternativas como complementarias. El modelo determinista agrupa todas las variables clave en un formato fácil de entender. El modelo probabilístico proporciona el realismo adicional que los profesionales esperan y respalda la búsqueda efectiva de opciones óptimas de punto de pedido y cantidad de pedido.

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En un mundo perfecto, Just in Time (JIT) sería la solución adecuada para la gestión de inventario. Si puede predecir exactamente lo que necesita y dónde lo necesita y sus proveedores pueden obtener lo que necesita sin demora, entonces no necesita mantener mucho inventario localmente. Pero como dice el dicho del famoso pugilista Mike Tyson, “todos tienen un plan hasta que les dan un puñetazo en la boca”. Y el último golpe en la boca para la cadena de suministro global fue el Bloqueo del Canal de Suez de la semana pasada que retuvo $9.6B en el comercio con un costo estimado de $6.7M por minuto.[1]. Las interrupciones de estos y otros eventos similares deben modelarse y tenerse en cuenta en su planificación.

La suposición de que puedes exactamente Predice el futuro era evidente en las leyes de Isaac Newton. Desde la década de 1920 con la introducción de la física cuántica, la incertidumbre se volvió fundamental para nuestra comprensión de la naturaleza. La incertidumbre está integrada en la realidad fundamental. También debe integrarse en los procesos de planificación de la oferta y la demanda. Sin embargo, con demasiada frecuencia, los eventos del cisne negro, como el bloqueo del Canal de Suez, se consideran anomalías y, como resultado, se descartan al planificar. No es suficiente mirar hacia atrás en retrospectiva y proclamar que debería haberse esperado. Es necesario hacer algo para abordar la ocurrencia de otros eventos similares en el futuro y planificar los niveles de existencias en consecuencia.

Debemos ir más allá del pensamiento de "distribución de cola delgada" donde se descuentan los resultados extremos y planificar para "colas gruesas". Entonces, ¿cómo ejecutamos un plan JIT del mundo real cuando se trata de planificar el inventario? Para hacer esto, el primer paso es estimar el tiempo de entrega realista para obtener un artículo. Sin embargo, la estimación es difícil debido a la incertidumbre del tiempo de entrega. Utilizando los plazos de entrega reales de los proveedores en la base de datos de su empresa y los datos externos, puede desarrollar una distribución de posibles plazos de entrega y demandas futuras dentro de esos plazos de entrega. Pronóstico probabilístico le permitirá tener en cuenta las interrupciones y los eventos inusuales al no limitar sus estimaciones a lo que se ha observado únicamente en su propia demanda a corto plazo y datos de tiempo de entrega. Podrás generar posibles resultados con probabilidades asociadas para cada ocurrencia.

Una vez que tenga una estimación del tiempo de entrega y la distribución de la demanda, puede especificar el nivel de servicio necesitas tener para esa parte. Utilizando soluciones como Optimización de inventario inteligente (SIO), podrá almacenar con confianza en función del riesgo de agotamiento de existencias objetivo con un costo mínimo de mantenimiento de inventario. También puede considerar dejar que la solución prescriba objetivos de nivel de servicio óptimos mediante la evaluación de los costos de inventario adicional frente al costo de falta de existencias.

Finalmente, como ya he señalado, debemos aceptar que nunca podremos eliminar toda la incertidumbre. Como físico, siempre me ha intrigado el hecho de que, incluso en los niveles más básicos de la realidad tal como la entendemos hoy, todavía hay incertidumbre. Albert Einstein creía en la certeza (determinismo) de la ley física. Si fuera gerente de inventario, podría haber abogado por JIT porque creía que las leyes físicas deberían permitir una previsibilidad perfecta. Él dijo célebremente: “Dios no juega con los dados”. ¿O podría ser posible que el universo en el que existimos fuera un evento de "cisne negro" en un "verso múltiple" anterior que produjo un tipo particular de universo que nos permitió existir?

En la planificación de inventarios, como en la ciencia, no podemos escapar de la realidad de la incertidumbre y el impacto de eventos inusuales. Debemos planificar en consecuencia.

[1] https://www.bbc.com/news/business-56559073#:~:text=Looking%20at%20the%20bigger%20picture,0.2%20to%200.4%20percentage%20points.

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Hacer frente a la creciente demanda durante el rebote económico

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Muchos de nuestros clientes que vieron cómo la demanda se agotaba durante la pandemia ahora ven que la demanda regresa. Algunos están viendo un aumento significativo de la demanda. Otros clientes en industrias críticas como los plásticos, la biotecnología, los semiconductores y la electrónica vieron aumentos repentinos de la demanda desde abril pasado. Para obtener sugerencias sobre cómo hacer frente a estas situaciones, siga leyendo.

El aumento de la demanda suele crear dos problemas: la incapacidad para cumplir con los pedidos y la incapacidad para reabastecerse debido a la sobrecarga de proveedores. Esta situación requiere cambios en la forma en que utiliza su software de planificación avanzada. Aquí hay tres consejos para ayudarle a sobrellevar la situación.

Consejo #1: reduzca su enfoque temporal

En tiempos normales (¿los recuerdas?), más datos implicaban mejores resultados. Hoy en día, los datos antiguos envenenan tus cálculos, ya que representan condiciones que ya no se aplican. Debe basar las previsiones y otros cálculos en datos de la situación actual. Dónde cortar los datos anteriores puede ser obvio a partir de un gráfico de los datos, o puede decidir establecer una fecha de corte "razonable" basada en un consenso de colegas. Smart Software ha desarrollado algoritmos de aprendizaje automático que identifican automáticamente la cantidad de datos históricos que se deben alimentar de manera óptima al modelo de pronóstico. Esté atento a estas mejoras en el software que se implementarán pronto. Mientras tanto, realice pruebas de precisión utilizando datos reales retenidos utilizando diferentes fechas de inicio históricas. La función de pronóstico vs. real de Smart admitirá esto automáticamente.

Smart Demand Planner forecasts vs. actual report

Consejo #2: Aumente el ritmo de su planificación

Cuando las operaciones son estables, puede establecer sus políticas de inventario y confiar en que serán adecuadas durante mucho tiempo. Cuando los tiempos son turbulentos, es importante aumentar la frecuencia de sus ciclos de planificación para evitar que la configuración de políticas anterior se aleje demasiado de la óptima. Recalibración más frecuente de sus políticas de almacenamiento y los pronósticos significan que será más rápido para captar las tendencias que sorprenderán a su competencia y lo mantendrán siempre un paso por delante. Con un software capaz de seleccionar automáticamente los valores óptimos, el software puede realizar todo ese trabajo de una sola vez. Debe revisar esos cambios y posiblemente modificarlos, pero tiene sentido dejar que el software haga la mayor parte del trabajo.

Sugerencia #3: haga más planificación hipotética

En tiempos turbulentos, es posible que espere aún más turbulencias en el futuro. El uso de su software para la planificación hipotética lo ayuda a prepararse para los cambios que se avecinan. Por ejemplo, suponga que ha estado en contacto con un proveedor clave que insinúa que puede estar subiendo los precios o que puede tener que retrasar los plazos de entrega. Al alimentar el software con diferentes entradas, puede hacer una planificación de contingencia. Si los precios suben, puede ver cómo responder cambiando las cantidades de los pedidos afectaría sus costos operativos de inventario y su inversión en inventario. Si aumentan los plazos de entrega, puede ver cuál sería el impacto en la disponibilidad del artículo. Este conocimiento previo lo ayuda a descubrir cuáles serían sus contraataques antes de que llegue la crisis.

Si alguna vez hubo un momento en el que pudimos navegar con el piloto automático, es en el espejo retrovisor. Su organización, que se enfrenta a un crecimiento explosivo, tiene muchos desafíos. Las respuestas antiguas están obsoletas; las nuevas respuestas tienen que venir de alguna parte, rápido. Software avanzado que aprovecha de pronóstico probabilístico puede ayudar, junto con cambios en los procesos de planificación.

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