Contra qué nos enfrentamos

Como fanático de la tercera generación de los Medias Rojas de Boston, no estoy dispuesto a aceptar el consejo de ningún jugador de béisbol de los Yankees de Nueva York, ni siquiera de uno excelente, pero debo admitir que, a veces, solo necesitas tomar una decisión. Sin embargo, ¿no sería mejor si supiéramos las ventajas y desventajas asociadas con cada decisión? Quizás un camino es más pintoresco pero toma más tiempo mientras que el otro es más directo pero aburrido. Entonces no tendría que simplemente "tomarlo", sino que podría tomar una decisión informada basada en las ventajas/desventajas de cada enfoque.

En el mundo de la planificación de la cadena de suministro, la decisión más fundamental es cómo equilibrar la disponibilidad de artículos con el costo de mantener esa disponibilidad (niveles de servicio y tasas de llenado). En un extremo, puede tener un exceso de existencias y nunca quedarse sin hasta que arruine y tenga que cerrar la tienda para no gastar todo su efectivo en un inventario que no se vende. En el otro extremo, puede tener una gran escasez de existencias y ahorrar un montón en costos de mantenimiento de inventario, pero arruinarse y tener que cerrar la tienda porque todos sus clientes llevaron sus negocios a otra parte.

No hay escapatoria a esta tensión fundamental. La forma de sobrevivir y prosperar es encontrar un equilibrio productivo y sostenible. Para hacer eso, se requieren compensaciones basadas en hechos basadas en los números. Para obtener los números se requiere software.

La deriva general de las cosas es obvia. Si decide mantener más inventario, tendrá más costos de mantenimiento, menores costos de escasez y posiblemente menores costos de pedido. Es imposible saber si esto cuesta o ahorra dinero sin un análisis sofisticado, pero generalmente el resultado es que el costo total aumenta. Pero si invierte en más inventario, ganará algo, porque ofrecerá a sus clientes niveles de servicio y tasas de llenado más altos. Cuánto más alto requiere, como puede suponer, un análisis sofisticado.

Muéstrame los números

Este blog expone cómo se ve un análisis de este tipo. No existe una solución universal que le indique la decisión "correcta". Puede pensar que la decisión correcta es la que mejor se ajusta a sus resultados. Pero para obtener esos números, necesitaría algo que rara vez se ve: un modelo preciso del comportamiento del cliente con respecto al nivel de servicio (consulte nuestro artículo “Cómo elegir un nivel de servicio objetivo”) Por ejemplo, ¿en qué momento un cliente se irá y llevará su negocio a otra parte? ¿Será después de que agote 1% del tiempo, 5% del tiempo, 10% del tiempo? ¿Seguirá manteniendo su negocio siempre y cuando complete los pedidos rápidamente? ¿Será después de un pedido pendiente de 1 día, 2 días? ¿3 semanas? ¿Será después de que esto suceda una vez en una parte importante o muchas veces en muchas partes? Si bien modelar el nivel de servicio preciso que le permitirá mantener a su cliente mientras minimiza los costos parece un ideal inalcanzable, otro tipo de análisis sofisticado es más pragmático. 

El software de optimización y pronóstico de inventario puede tener en cuenta todos los costos asociados, como el costo de agotamiento de existencias, el costo de mantener el inventario y el costo de ordenar el inventario para prescribir un objetivo de nivel de servicio óptimo que produzca el costo total más bajo. Sin embargo, incluso ese nivel de servicio "óptimo" es sensible a los cambios en los costos, lo que hace que los resultados sean potencialmente cuestionables. Por ejemplo, si no estima con precisión los costos precisos (los costos de escasez son los más difíciles), será difícil afirmar definitivamente algo como "Si aumento mi inventario disponible en un promedio de una unidad para todos los artículos en un importante familia de productos, mi empresa verá una ganancia neta de $170,500. Esa ganancia aumenta hasta llegar a 4 unidades. A 4 unidades o más, el rendimiento disminuye debido a los excesivos costos de tenencia. Por lo tanto, la mejor decisión al tener en cuenta la retención, el pedido y el agotamiento de existencias proyectados es aumentar el inventario en 3 unidades para ver una ganancia neta de más de $500,000.  

A falta de ese ideal, puede hacer algo que es más simple pero extremadamente valioso: cuantificar la curva de compensación entre el costo del inventario y la disponibilidad del artículo. Si bien no necesariamente sabrá el nivel de servicio al que debe apuntar, conocerá los costos de los diferentes niveles de servicio. Luego, puede ganar mucho dinero encontrando un buen lugar para estar en esa curva de compensación y comunicando dónde está en riesgo, dónde no, y estableciendo expectativas con los clientes y las partes interesadas internas. Sin la curva de compensación para guiarlo, está volando a ciegas sin forma de modificar racionalmente la política de almacenamiento.

Un escenario del que aprender

Esbocemos una curva de compensación realista. Comenzamos con un escenario que requiere una decisión de gestión. El escenario que usaremos y los supuestos asociados sobre la demanda, los plazos de entrega y los costos se detallan a continuación:

Política de inventario

• Revisión periódica: reordenar las decisiones tomadas cada 30 días
• Orden hasta el nivel ("S") - Variado de 30 a 60 unidades
• Política de escasez: permite pedidos pendientes, sin pedidos perdidos

Pedir

• La demanda es intermitente
• Promedio = 0,8 unidades por día
• Desviación estándar = 1,2 unidades por día
• Mayor demanda en un año ≈ 9
• % de días sin demanda = 53%

Tiempo de espera

• Aleatorio a los 7, 14 o 21 días con probabilidades 70%, 20% y 10%, respectivamente

Parámetros de costo

• Costo de mantenimiento = $1 por día
• Costo de pedido = $10 por pedido sin importar el tamaño del pedido
• Costo de escasez = $100 por unidad que no se envía inmediatamente del stock

Imaginamos una política de control de inventario que se conoce en el comercio como una política de "revisión periódica" o (T,S). En este caso, el Período de revisión ("T") es de 30 días, lo que significa que cada 30 días se verifica la posición del inventario y se toma una decisión de pedido. La cantidad del pedido es la diferencia entre el número observado de unidades disponibles y la cantidad del pedido hasta el final ("S"). Entonces, si el inventario de fin de mes es de 12 unidades y S = 20, la cantidad del pedido sería S – 12 = 20 -1 2 = 8. El próximo mes, es probable que la cantidad del pedido sea diferente. Si el inventario alguna vez se vuelve negativo (pedidos atrasados) durante un período de revisión, el próximo pedido intenta restaurar el equilibrio ordenando más para llenar esos pedidos atrasados. Por ejemplo, si el inventario es -5 (es decir, 5 unidades ordenadas por no disponibles para envío, el siguiente pedido sería S – (-5) = S + 5. Detalles del flujo de demanda hipotético, plazos de entrega del proveedor y elementos de costo se muestran a continuación en la Figura 1. La Figura 2 muestra una muestra de la demanda diaria y el inventario diario durante cinco períodos de revisión. intermitente, como ocurre a menudo con las piezas de repuesto y, por lo tanto, es difícil planificarlo.

Figura 1: Diferentes opciones de política de inventario (pedir hasta), costos asociados y niveles de servicio

Figura 2: Detalle de cinco meses de operación del sistema dada una de las políticas

El software de planificación de inventario es nuestro amigo

El software codifica la lógica de la operación del sistema (T,S), genera muchos escenarios de demanda hipotéticos pero realistas, calcula cómo se desarrolla cada uno de esos escenarios y luego mira hacia atrás en la operación simulada (aquí, 10 años o 3650 días consecutivos) para calcular las métricas de costo y rendimiento.

Para revelar la curva de compensación, realizamos varios experimentos computacionales en los que variamos el nivel de pedido hasta el nivel, S. Las gráficas de la Figura 2 muestran el comportamiento del inventario disponible en la alternativa "más rica" con S = 60. En el fragmento que se muestra en la Figura 2, el inventario disponible nunca se acerca a agotarse. Puedes leer eso también. Una, un poco ingenua, es decir “Bien, estamos bien protegidos”. La otra, más agresiva, es decir, “Oh no, estamos hinchados. Me pregunto qué pasaría si redujéramos S.”

La curva de compensación revelada

La Figura 3 muestra los resultados de reducir S de 60 a 30 en pasos de 5 unidades. La tabla muestra que el Costo total es la suma del Costo de mantenimiento, el Costo de pedido y el Costo de escasez. Para la póliza (T,S), el costo de pedido es siempre el mismo, ya que un pedido se realiza como un reloj cada 30 días. Pero los otros componentes del costo responden a los cambios en S.

Figura 3: Los resultados experimentales y la curva de compensación correspondiente que muestra cómo cambiar el nivel de pedido hasta el nivel ("S") afecta tanto el nivel de servicio como el costo anual total

Tenga en cuenta que el nivel de servicio siempre es más bajo que la tasa de llenado en estos escenarios. Como profesor, siempre pienso en esta diferencia en términos de calificación de exámenes. Cada ciclo de reabastecimiento es como una prueba. El nivel de servicio se trata de la probabilidad de un desabastecimiento, por lo que es como la calificación en el examen de aprobación/reprobación con una pregunta que debe responderse a la perfección. Si no hay desabastecimiento en un ciclo, es una A. Si hay desabastecimiento, es una F. No importa si es una unidad que no se suministra o 50, sigue siendo una F. Pero la tasa de llenado es como una pregunta que se califica con crédito parcial. Por lo tanto, si le falta una de diez unidades, obtiene una tasa de llenado de 90% para ese ciclo, no 0%. Es importante comprender la diferencia entre estas dos métricas importantes para la planificación del inventario: consulte este vlog que describe nivel de servicio frente a tasa de llenado a través de un ejercicio interactivo en Excel.

La trama en la Figura 3 es la verdadera noticia. Combina el costo total y el nivel de servicio para varios niveles de S. Si lee el gráfico de derecha a izquierda, nos dice que se pueden obtener ahorros de costos drásticos al reducir S con una penalización muy pequeña en términos de disponibilidad reducida de artículos. Por ejemplo, la reducción de S de 60 a 55 ahorra cerca de $800 por año en este artículo, mientras que reduce un poco el nivel de servicio de (esencialmente) 100% a un aún impresionante 99%. Cortar S un poco más hace lo mismo, aunque no tan dramáticamente. Si lee el gráfico de izquierda a derecha, verá que pasar de S = 30 a S = 35 cuesta alrededor de $1000 por año, pero mejora el nivel de servicio de un grado F (45%) a al menos un grado C (71%). Después de eso, empujar S más alto cuesta progresivamente más mientras se gana progresivamente menos.

La curva de compensación no le da una respuesta sobre cómo establecer el nivel de orden hasta el nivel, pero le permite evaluar los costos y beneficios de cada respuesta posible. Tómese un minuto y finja que este es su problema: ¿Dónde le gustaría estar a lo largo de la curva de compensación?

Puede objetar y decir que odia sus elecciones y quiere cambiar el juego. ¿Hay escape de la curva? No de la curva general, pero es posible que pueda moldear una curva menos dolorosa. ¿Cómo?

Puede que tengas otras cartas para jugar. Una vía es tratar de “moldear” la demanda para que sea menos variable. El diagrama de demanda en la Figura 2 muestra mucha variabilidad. Si pudiera suavizar la demanda, toda la curva de compensación se desplazaría hacia abajo, haciendo que cada elección fuera menos costosa. Una segunda vía es tratar de reducir la media y la variabilidad de los plazos de entrega de los proveedores. Lograr cualquiera de los dos también desplazaría la curva hacia abajo para que la elección fuera menos dolorosa. Consulta nuestro artículo sobre cómo los proveedores influyen en sus costos de inventario

Resumen

La curva de compensación siempre está con nosotros. A veces podemos hacerlo más amigable, pero siempre elegimos nuestro lugar a lo largo de él. Es mejor saber lo que está obteniendo con cualquier elección de política de inventario que tratar de adivinar, y la curva le da eso. Cuando tiene una estimación precisa de esa curva, ya no está volando a ciegas cuando se trata de la planificación del inventario. 

La mayoría de los pronósticos de demanda son parciales o incompletos: proporcionan un solo número: el valor más probable de la demanda futura. Esto se llama pronóstico puntual. Por lo general, el pronóstico puntual estima el valor promedio de la demanda futura. Los pronósticos de intervalo brindan una estimación del posible rango futuro de demanda (es decir, la demanda tiene una probabilidad 90% de estar entre 50 y 100 unidades). Los pronósticos probabilísticos van un paso más allá y brindan información adicional. Saber más siempre es mejor que saber menos y el pronóstico probabilístico brinda esa información adicional tan crucial para la gestión de inventario. Este video blog del Dr. Thomas Willemain explica cada tipo de pronóstico y las ventajas del pronóstico probabilístico.

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El pronóstico puntual (verde) muestra lo que es más probable que suceda. El pronóstico de intervalo muestra el rango (azul) de posibilidades.

Pronóstico de probabilidad muestra la probabilidad de que ocurra cada valor

La mayoría de los pronósticos de demanda son parciales o incompletos: proporcionan un solo número: el valor más probable de la demanda futura. Esto se llama pronóstico puntual. Por lo general, el pronóstico puntual estima el valor promedio de la demanda futura.

Mucho más útil es un pronóstico de la distribución de probabilidad completa de la demanda en cualquier momento futuro. Esto se conoce más comúnmente como pronóstico de probabilidad y es mucho más útil.

El promedio no es la respuesta

La única ventaja de un pronóstico puntual es su simplicidad. Si su sistema ERP también es simple, el pronóstico de puntos completa el número que necesita el sistema ERP para programar la mano de obra o comprar materias primas.

La desventaja de un pronóstico puntual es que es demasiado simple. Ignora información adicional en el historial de demanda de un artículo que puede brindarle una imagen más completa de cómo podría desarrollarse la demanda: un pronóstico de probabilidad.

Más allá del promedio: Pronóstico de probabilidad

Mientras que el pronóstico puntual proporciona información limitada, por ejemplo, "La demanda más probable el próximo mes es de 15 unidades", el pronóstico de probabilidad agrega información crucial, por ejemplo, "Existe una probabilidad de 20% de que la demanda supere las 28 unidades y una probabilidad de 10% de que lo haga". ser inferior a 5 unidades”.

Esta información le permite realizar la evaluación de riesgos y la planificación de contingencias. La planificación de contingencia es necesaria porque el pronóstico puntual generalmente tiene solo una pequeña posibilidad de ser correcto. Un pronóstico de probabilidad también puede decir: "La posibilidad de que la demanda sea de 15 unidades es solo 10%, aunque es el valor más probable". En otras palabras, existe una probabilidad 90% de que el pronóstico de puntos sea incorrecto. Este tipo de error no es un error en los cálculos de pronóstico: es la realidad de lidiar con la volatilidad de la demanda. Sería mejor llamarlo una "incertidumbre" que un "error".

Un gerente de operaciones puede usar la información adicional en un pronóstico de probabilidad tanto de manera informal como formal. Informalmente, incluso si un sistema ERP requiere un pronóstico de un solo número como entrada, un administrador inteligente querrá tener alguna pista sobre los riesgos asociados con ese pronóstico puntual, es decir, su margen de error. Entonces, un pronóstico de 15 ± 1 unidad es mucho más seguro que un pronóstico de 15 ± 10. La parte ± es una compresión de un pronóstico probabilístico. La figura 1 a continuación muestra el historial de demanda de un artículo (línea roja), las previsiones puntuales para los próximos 12 meses (línea verde) y sus márgenes de error (líneas cian). El pronóstico más bajo de alrededor de 3.300 unidades ocurre en junio, pero la demanda real podría ser tanto como 800 unidades más o menos.

Bonus: Aplicación a la Gestión de Inventarios

La gestión de inventario requiere que equilibre la disponibilidad del artículo con el costo del inventario. Resulta que conocer la distribución de probabilidad completa de la demanda durante un tiempo de espera de reabastecimiento es esencial para establecer puntos de reposición (también llamados minutos) sobre una base racional y científica. La Figura 2 muestra un pronóstico de probabilidad de la demanda total durante el plazo de entrega de reabastecimiento de 33 semanas para una determinada pieza de repuesto. Si bien la demanda de tiempo de entrega promedio es de 3 unidades, la demanda más probable es cero, y se necesita un punto de reorden de 14 para asegurar que la probabilidad de agotamiento sea de solo 1%. Una vez más, el promedio no es la respuesta.

Saber más siempre es mejor que saber menos y el pronóstico de probabilidad proporciona esa información crucial adicional. El software ha sido capaz de proporcionar un pronóstico puntual durante más de 40 años, pero el software moderno puede hacerlo mejor y proporcionar una imagen completa.

Figura 1: La línea roja muestra el historial de demanda de un bien terminado. La línea verde muestra las previsiones puntuales para los próximos 12 meses. Las líneas azules indican los márgenes de error en los pronósticos de 12 puntos.

Figura 2: Pronóstico probabilístico de la demanda de una pieza de repuesto durante un plazo de reposición de 33 semanas. La demanda más probable es cero, la demanda promedio es 3, pero se requiere un punto de pedido de 14 unidades para tener solo una probabilidad de 1% de que se agoten las existencias.

La planificación de la demanda requiere tiempo y esfuerzo. Vale la pena el esfuerzo en la medida en que realmente lo ayuda a hacer lo que necesita cuando lo necesita.

Pero el trabajo se puede hacer bien o mal. Vemos a muchos fabricantes detenerse en el primer nivel cuando fácilmente podrían pasar al segundo nivel. Y con un poco más de esfuerzo, podrían llegar al tercer nivel, utilizando modelos probabilísticos para convertir los resultados de la planificación de la demanda en un proceso de optimización del inventario.

El primer nivel

El primer nivel es hacer un pronóstico de la demanda usando métodos estadísticos. La Figura 1 muestra un esfuerzo de primer nivel: el historial de demanda de un artículo (línea roja) y su pronóstico esperado de 12 meses (línea verde).

El pronóstico es básico. solo proyecta previsto demanda ignorando que la demanda es volátil e inevitablemente creará un error de pronóstico. (Este es otro ejemplo de una máxima importante: “El promedio no es la respuesta”). Es tan probable que el pronóstico sea demasiado alto como demasiado bajo, y no hay indicios de incertidumbre en el pronóstico que acompañe al pronóstico. Esto significa que el planificador no tiene una estimación del riesgo asociado con el compromiso con el pronóstico. Aun así, este pronóstico proporciona una base racional para la planificación de la producción, la programación personal y la compra de materias primas. Entonces, es mucho mejor que adivinar.

El segundo nivel

El segundo nivel tiene en cuenta explícitamente la incertidumbre del pronóstico. La figura 2 muestra un esfuerzo de segundo nivel, conocido como "pronóstico de percentiles".

Ahora vemos una indicación explícita de la incertidumbre del pronóstico. La línea cian sobre la línea de pronóstico verde representa el percentil 90 proyectado de la demanda mensual. Es decir, la demanda en cada mes futuro tiene una probabilidad de 90% de caer en o por debajo de la línea cian. Dicho de otra manera, existe una probabilidad de 10% de que la demanda exceda la línea cian en cada mes.

Este análisis es mucho más útil porque apoya la gestión de riesgos. Si es importante asegurar un suministro suficiente de este artículo, entonces tiene sentido producir hasta el percentil 90 en lugar del pronóstico esperado. Después de todo, es una moneda al aire si el pronóstico esperado resultará en suficiente producción para satisfacer la demanda mensual. Este pronóstico de segundo nivel es, en efecto, un sustituto aproximado de un cuidadoso proceso de gestión de inventario.

Figura 2. Pronóstico percentil, donde la línea cian estima los percentiles 90 de la demanda mensual.

Ir todo el camino hasta el tercer nivel

La mejor práctica es el tercer nivel, que utiliza la planificación de la demanda como base para completar una segunda tarea: la optimización explícita del inventario. La figura 3 muestra el gráfico fundamental para la gestión eficiente de nuestro producto terminado, suponiendo que tiene un plazo de entrega de producción de 1 mes.

La figura 3 muestra la utilización del pronóstico probabilístico y la cantidad de reducción en el inventario de bienes terminados que podría tener lugar durante un tiempo de espera de producción de un mes. La incertidumbre en la demanda es evidente en la dispersión de la posible demanda, desde un mínimo de 0 hasta un máximo de 35, siendo 15 unidades el valor más probable. La línea roja vertical en 22 indica el "punto de pedido" (o "mínimo" o "valor de activación") correspondiente a mantener la posibilidad de agotarse mientras se espera el reabastecimiento a un nivel bajo de 5%. Cuando el inventario cae a 22 o menos, es hora de ordenar más. El Tercer Nivel utiliza el pronóstico probabilístico de la demanda con exposición total de la incertidumbre del pronóstico para administrar eficientemente el stock del producto terminado.

Para resumir

Pronosticar la demanda más probable de un artículo es un primer paso útil. Te lleva a la mitad del camino hacia donde quieres estar. Pero proporciona una guía incompleta para la planificación porque ignora la volatilidad de la demanda y la incertidumbre de pronóstico que crea. Agregar un colchón al pronóstico de la demanda lo lleva más lejos, porque reduce el riesgo de que un salto en la demanda lo deje sin producto. Este colchón se puede calcular mediante enfoques de pronóstico probabilístico que pronostican un percentil alto de la distribución de la demanda futura. Y si quiere ir un paso más allá, puede alimentar pronósticos de la distribución de la demanda durante un tiempo de espera para calcular los puntos de pedido (min) para asegurarse de tener un nivel aceptablemente bajo de riesgo de agotamiento de existencias.

Teniendo en cuenta lo que la tecnología de pronóstico moderna puede hacer por usted, ¿por qué querría detenerse a la mitad de su objetivo?