Una gestión eficaz de la cadena de suministro y del inventario es esencial para lograr la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente. Este blog ofrece respuestas claras y concisas a algunas preguntas básicas y otras preguntas comunes de nuestros clientes de Smart IP&O, ofreciendo información práctica para superar los desafíos típicos y mejorar sus prácticas de gestión de inventario. Centrándonos en estas áreas clave, lo ayudamos a transformar problemas complejos de inventario en acciones estratégicas y manejables que reducen los costos y mejoran el rendimiento general con Smart IP&O.

1. ¿Qué es la demanda de tiempo de entrega?
Se espera que la demanda se produzca durante el plazo de reposición. La demanda del plazo de reposición se determina por Métodos de previsión de Smart. 

2. ¿Qué es el Min y cómo se calcula?
El Min se muestra en la sección de controladores de S.I.O. es el punto de reorden y es la suma de la demanda del tiempo de entrega y el stock de seguridad. Cuando el inventario disponible cae por debajo del mínimo debido a la demanda, deberá pedir más. Smart también tiene un “mínimo” en el campo de “reglas de pedido” de S.I.O., que es la cantidad mínima de pedido que puede realizar a un proveedor. 

3. ¿Qué es el Max y cómo se calcula?
El máximo es la mayor cantidad de inventario que estará en el estante si se adhiere a la política de pedidos. El máximo es la suma del mínimo (punto de reorden) más el OQ definido. 

4. ¿Cómo se determina la cantidad del pedido (OQ)?
La cantidad del pedido se importa inicialmente desde su sistema ERP. Puede modificarse en función de una serie de opciones definidas por el usuario, entre las que se incluyen:

Demanda de múltiples plazos de entrega
Demanda múltiple mensual o semanal
OQ recomendado por Smart

5. ¿Qué es la cantidad económica de pedido?
Es la orden cantidad que minimizará los costos totales, considerando el costo de mantenimiento y los costos de pedido de inventario. 

6. ¿Cuál es el “OQ recomendado” que calcula Smart?
Es la cantidad económica del pedido más un ajuste si es necesario para asegurar que el tamaño del pedido sea mayor o igual a la demanda durante el tiempo de entrega.

7. ¿Por qué el sistema predice que tendremos un clima bajo? nivel de servicio?
Smart predice el nivel de servicio que resultará de la política de inventario especificada (Mín./Máx. o Punto de reorden/Cantidad de pedido), suponiendo que se cumpla esa política. Cuando el nivel de servicio previsto es bajo, puede significar que la demanda esperada durante el tiempo de entrega es mayor que el punto de reorden (Mín.). Cuando la demanda durante el tiempo de entrega de reposición es mayor que el punto de reorden, la probabilidad de que se agote el stock es mayor, lo que da como resultado un nivel de servicio bajo. También puede ser que el tiempo de entrega para la reposición no se haya ingresado con precisión. Si el tiempo de entrega ingresado es mayor que la realidad, el punto de reorden puede no cubrir la demanda durante el tiempo de entrega. Verifique sus entradas de tiempo de entrega.

8. ¿Por qué el nivel de servicio se muestra como cero cuando el punto de reorden (o mínimo) no es cero?
Smart predice el nivel de servicio que resultará de la política de inventario especificada (Mín/Máx o Punto de reorden/Cantidad de pedido), suponiendo que se respete esa política. Cuando el nivel de servicio previsto es bajo, puede significar que la demanda esperada durante el tiempo de entrega es mayor que el punto de reorden (Mín), a veces muchas veces mayor, lo que prácticamente garantizaría un desabastecimiento. Cuando la demanda durante el tiempo de entrega de reposición es mayor que el punto de reorden, la probabilidad de desabastecimiento es mayor, lo que da como resultado un bajo nivel de servicio. También puede ser que su tiempo de entrega para la reposición no se haya ingresado con precisión. Si el tiempo de entrega ingresado es más largo que la realidad, el punto de reorden puede no cubrir la demanda durante el tiempo de entrega. Verifique sus entradas de tiempo de entrega.

9. Pero mis niveles de servicio reales no son tan bajos como los que predice Smart, ¿por qué?
Eso puede ser cierto porque Smart predice su nivel de servicio si usted cumple con la política. Es posible que no esté cumpliendo con la política. la política en la que se basa la predicción del nivel de servicio.  Si su inventario disponible es mayor que la cantidad máxima, no está cumpliendo con la política. Verifique los supuestos ingresados para el tiempo de entrega. Los tiempos de entrega reales pueden ser mucho más cortos que los ingresados, lo que da como resultado un nivel de servicio previsto que es menor al esperado.

10. Smart parece recomendar demasiado inventario, o al menos más de lo que esperaba; ¿por qué?
Debe considerar la posibilidad de evaluar los datos de entrada, como el nivel de servicio y los plazos de entrega. Tal vez sus plazos de entrega reales no sean tan largos como el plazo de entrega que utiliza Smart. Hemos visto situaciones en las que los proveedores inflan artificialmente sus plazos de entrega cotizados para asegurarse de que siempre lleguen a tiempo. Si utiliza ese plazo de entrega al calcular sus existencias de seguridad, inevitablemente acumulará un exceso de existencias. Por lo tanto, revise su historial de plazos de entrega reales (Smart proporciona el informe de rendimiento del proveedor para esto) para tener una idea de los plazos de entrega reales y ajustarlos en consecuencia. O es posible que esté pidiendo un nivel de servicio muy alto que puede verse agravado aún más por un artículo muy volátil que tiene varios picos significativos en la demanda. Cuando la demanda fluctúa significativamente con respecto a la media, el uso de un objetivo de nivel de servicio alto (98%+) dará como resultado políticas de almacenamiento diseñadas para cubrir incluso picos muy grandes. Pruebe con un objetivo de nivel de servicio más bajo o reduzca el plazo de entrega (suponiendo que el plazo de entrega especificado ya no sea realista) y su inventario disminuirá, a veces de manera muy sustancial.

11. Smart está utilizando picos de demanda que no quiero que tenga en cuenta y está inflando el inventario. ¿Cómo puedo corregir esto?
Si está seguro de que el pico no volverá a ocurrir, puede eliminarlo de los datos históricos mediante una anulación con Smart Demand Planner. Deberá abrir el proyecto de pronóstico que contiene ese artículo, ajustar el historial y guardar el historial ajustado. Puede comunicarse con el soporte técnico para que lo ayude a configurarlo. Si los picos son parte de la aleatoriedad normal que a veces puede ocurrir, es mejor dejarlo así. En su lugar, considere un objetivo de nivel de servicio más bajo. El objetivo más bajo significa que los puntos de reorden no necesitan cubrir los valores extremos con tanta frecuencia, lo que da como resultado un inventario más bajo.

12. Cuando cambio la Cantidad de pedido o Máxima, mis niveles de servicio de ciclo no cambian, ¿por qué?
Smart informa sobre el “nivel de servicio del ciclo” y el “nivel de servicio”. Cuando cambia las cantidades de su pedido y las cantidades máximas, esto no afectará el “nivel de servicio del ciclo” porque los niveles de servicio del ciclo informan sobre el rendimiento solo durante el período de reposición. Esto se debe a que todo lo que lo protege de la falta de existencias después de que se realiza el pedido (y debe esperar hasta que llegue el pedido para la reposición) es el punto de reorden o el nivel mínimo. Cambiar el tamaño de la cantidad del pedido o el nivel máximo disponible (hasta niveles) no afectará sus niveles de servicio del ciclo. El nivel de servicio del ciclo solo se ve afectado por el tamaño de los puntos de reorden y la cantidad de stock de seguridad que se agrega, mientras que el “nivel de servicio” de Smart cambiará cuando modifique tanto los puntos de reorden como las cantidades del pedido.

13. Mi pronóstico parece inexacto. No muestra ninguno de los altibajos observados en el historial. ¿Por qué?
Un buen pronóstico es el número que se acerca más al real en comparación con otros números que podrían haberse predicho. Cuando los altibajos históricos no ocurren en intervalos predecibles, el mejor pronóstico es el que promedia o suaviza esos altibajos históricos. Un pronóstico que predice altibajos futuros que no ocurren en patrones obvios históricamente es más probable que sea menos preciso que uno que se pronostica solo en línea recta o de tendencia.

14. ¿Qué es la optimización? ¿Cómo funciona?
La optimización es una opción para establecer políticas de almacenamiento de existencias en las que el software elige la política de almacenamiento de existencias que genere el menor costo operativo total. Por ejemplo, si un artículo es muy costoso de mantener, una política que tenga más faltantes de existencias, pero menos inventario, generará costos totales más bajos que una política que tenga menos faltantes de existencias y más inventario. Por otro lado, si el artículo tiene un alto costo de faltante de existencias, entonces una política que genere menos faltantes de existencias pero requiera más inventario generará más beneficios financieros que una política que tenga menos inventario pero más faltantes de existencias. Al utilizar la función de optimización, el usuario debe especificar el nivel de servicio mínimo. El software decidirá entonces si un nivel de servicio más alto generará un mejor retorno. Si es así, las políticas de reordenamiento apuntarán al nivel de servicio más alto. Si no es así, las políticas de reordenamiento se basarán de manera predeterminada en el nivel de servicio mínimo definido por el usuario. Este seminario web proporciona detalles y explicaciones sobre las matemáticas detrás de la optimización.  https://www.screencast.com/t/3CfKJoMe2Uj

15. ¿Qué es un escenario hipotético?
Los escenarios hipotéticos le permiten probar distintas opciones de políticas de inventario definidas por el usuario y evaluar el impacto previsto en métricas como niveles de servicio, tasas de llenado y valor del inventario. Para explorar estos escenarios, haga clic en la pestaña Impulsores, ya sea en el nivel de resumen o en el nivel de “Artículos”, e ingrese los ajustes deseados. Luego, puede volver a calcular para ver cómo estos cambios afectarían el rendimiento general de su inventario. Esto le permite comparar varias estrategias y seleccionar el enfoque más rentable y eficiente para su cadena de suministro.

Al abordar preguntas y desafíos comunes, brindamos información útil para ayudarlo a mejorar sus prácticas de gestión de inventario. Con Smart IP&O, tiene las herramientas que necesita para tomar decisiones informadas sobre el inventario, reducir costos y mejorar el rendimiento general.

El software de optimización de inventario que respalda el análisis hipotético expondrá el equilibrio entre los desabastecimientos y los costos excesivos de los distintos objetivos de nivel de servicio. Pero primero es importante identificar cómo se interpretan, miden y reportan los “niveles de servicio”. Esto evitará la falta de comunicación y la falsa sensación de seguridad que puede desarrollarse cuando se utilizan definiciones menos estrictas. Definir claramente cómo se calcula el nivel de servicio pone a todas las partes interesadas en la misma página. Esto facilita una mejor toma de decisiones.

Hay muchas diferencias en lo que quieren decir las empresas cuando mencionan sus "niveles de servicio". Esto puede variar de una empresa a otra e incluso de un departamento a otro dentro de una empresa. Aquí hay dos ejemplos:

1. Nivel de servicio medido "desde el estante" versus un plazo de entrega cotizado por el cliente.
   El nivel de servicio medido "desde el estante" significa el porcentaje de unidades solicitadas que están inmediatamente disponibles en stock. Sin embargo, cuando un cliente realiza un pedido, a menudo no se envía de inmediato. El servicio de atención al cliente o ventas cotizarán cuándo se enviará el pedido. Si el cliente está de acuerdo con la fecha de envío prometida y el pedido se envía antes de esa fecha, se considera que se ha cumplido el nivel de servicio. Los niveles de servicio serán claramente más altos cuando se calculen según el tiempo de entrega cotizado por el cliente en comparación con "disponible en el estante".

2. Nivel de servicio medido sobre el tiempo de entrega fijo versus variable cotizado por el cliente.
   Los altos niveles de servicio a menudo están sesgados porque los plazos de entrega cotizados por el cliente se ajustan posteriormente para permitir que casi todos los pedidos se surtan “a tiempo y en su totalidad”. Esto sucede cuando no se puede cumplir con el tiempo de entrega inicial, pero el cliente acepta tomar el pedido más tarde, y el campo de tiempo de entrega cotizado por el cliente que se utiliza para rastrear el nivel de servicio es ajustado por ventas o servicio al cliente.

Aclarar cómo se definen, miden y reportan los “niveles de servicio” es esencial para alinear las organizaciones y mejorar la toma de decisiones, lo que resulta en prácticas de gestión de inventario más efectivas.

Las empresas que dependen de hojas de cálculo para la planificación de la demanda, la previsión y la gestión de inventario a menudo se ven limitadas por las limitaciones inherentes de las hojas de cálculo. Esta publicación examina los inconvenientes de los enfoques tradicionales de gestión de inventario causados por las hojas de cálculo y sus costos asociados, comparándolos con los importantes beneficios que se obtienen al adoptar tecnologías de planificación de última generación.

Las hojas de cálculo, si bien son flexibles por su infinita capacidad de personalización, son fundamentalmente de naturaleza manual y requieren una importante gestión de datos, aportación humana y supervisión. Esto aumenta el riesgo de errores, desde simples errores al ingresar datos hasta complejos errores de fórmula, que causan efectos en cascada que impactan negativamente en los pronósticos. Además, a pesar de los avances en las funciones colaborativas que permiten que varios usuarios interactúen con una hoja común, los procesos basados en hojas de cálculo suelen estar aislados. El titular de la hoja de cálculo posee los datos. Cuando esto sucede, comienzan a surgir muchas fuentes de datos veraces. Sin la confianza de una fuente de datos acordada, prístina y actualizada automáticamente, las organizaciones no tienen la base necesaria a partir de la cual se pueden construir modelos predictivos, pronósticos y análisis.

Por el contrario, los sistemas de planificación avanzada como Smart IP&O están diseñados para superar estas limitaciones. Dichos sistemas están diseñados para ingerir datos automáticamente a través de API o archivos de sistemas ERP y EAM, transformar esos datos utilizando herramientas ETL integradas y pueden procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Esto permite a las empresas gestionar tareas complejas de inventario y previsión con mayor precisión y menos esfuerzo manual porque la recopilación, agregación y transformación de datos ya están realizadas. La transición a sistemas de planificación avanzados es clave para optimizar los recursos por varias razones.

Las hojas de cálculo también tienen un problema de escala. Cuanto más crece el negocio, mayor es el número de hojas de cálculo, libros de trabajo y fórmulas. El resultado es un conjunto de interdependencias rígidas y estrechamente entrelazadas que se vuelven difíciles de manejar e ineficientes. Los usuarios tendrán dificultades para manejar el aumento de la carga y la complejidad con tiempos de procesamiento lentos y la incapacidad de administrar grandes conjuntos de datos y enfrentar desafíos al colaborar entre equipos y departamentos.

Por otro lado, los sistemas de planificación avanzados para la optimización del inventario, la planificación de la demanda y la gestión de inventario son escalables y están diseñados para crecer con el negocio y adaptarse a sus necesidades cambiantes. Esta escalabilidad garantiza que las empresas puedan seguir gestionando su inventario y sus previsiones de forma eficaz, independientemente del tamaño o la complejidad de sus operaciones. Al hacer la transición a sistemas como Smart IP&O, las empresas no sólo pueden mejorar la precisión de su gestión y pronóstico de inventario, sino también obtener una ventaja competitiva en el mercado al ser más receptivos a los cambios en la demanda y más eficientes en sus operaciones.

Beneficios de saltar: Una empresa de servicios eléctricos luchaba por mantener la disponibilidad de piezas de repuesto sin tener un exceso de existencias para más de 250.000 piezas en una red diversa de instalaciones de generación y distribución de energía. Reemplazó su proceso de planificación heredado de veinte años que hacía un uso intensivo de hojas de cálculo con Smart IP&O y una integración en tiempo real a su sistema EAM. Antes de Smart, solo podían modificar los niveles mínimo/máximo y de stock de seguridad con poca frecuencia. Cuando lo hicieron, casi siempre fue porque ocurrió un problema que desencadenó la revisión. Los métodos utilizados para cambiar los parámetros de almacenamiento dependieron en gran medida de la intuición y de los promedios del uso histórico. La empresa de servicios públicos aprovechó los escenarios hipotéticos de Smart para crear gemelos digitales de políticas de almacenamiento alternativas y simuló cómo se comportaría cada escenario en indicadores clave de rendimiento, como el valor del inventario, los niveles de servicio, las tasas de cumplimiento y los costos de escasez. El software identificó aumentos y disminuciones mínimos y máximos específicos que se implementaron en su sistema EAM, impulsando reabastecimientos óptimos de sus repuestos. El resultado: una importante reducción de inventario de $9 millones que liberó efectivo y valioso espacio de almacén al mismo tiempo que mantuvo los niveles de servicio objetivo de 99%+.

Gestión de la precisión del pronóstico: El error de pronóstico es una parte inevitable de la gestión de inventario, pero la mayoría de las empresas no lo rastrean. Como dijo Peter Drucker: "No se puede mejorar lo que no se mide". Una empresa mundial de fabricación de alta tecnología que utilizaba un proceso de pronóstico basado en hojas de cálculo tuvo que crear manualmente sus pronósticos de referencia y sus informes de precisión de los pronósticos. Dada la carga de trabajo de los planificadores y los procesos aislados, simplemente no actualizaban sus informes con mucha frecuencia y, cuando lo hacían, los resultados tenían que distribuirse manualmente. La empresa no tenía forma de saber cuán preciso era un pronóstico determinado y no podía citar sus errores reales por grupo de piezas con confianza. Tampoco sabían si sus pronósticos estaban superando a un método de control. Después de que Smart IP&O entró en funcionamiento, el módulo de planificación de la demanda lo automatizó. Smart Demand Planner ahora vuelve a pronosticar automáticamente su demanda en cada ciclo de planificación utilizando métodos de aprendizaje automático y guarda informes de precisión para cada pieza x ubicación. Cualquier anulación que se aplique a los pronósticos ahora se puede comparar automáticamente con la línea de base para medir el valor agregado del pronóstico, es decir, si el esfuerzo adicional para realizar esos cambios mejoró la precisión. Ahora que existe la capacidad de automatizar el pronóstico estadístico de referencia y producir informes de precisión, esta empresa tiene una base sólida desde la cual mejorar su proceso de pronóstico y la precisión del pronóstico resultante.

Hágalo bien y manténgalo bien:  Otro cliente del negocio de repuestos ha utilizado las soluciones de previsión de Smart desde 2005: ¡casi 20 años! Se enfrentaron a desafíos al pronosticar piezas con demanda intermitente vendidas para respaldar su negocio de posventa de automóviles. Al reemplazar su enfoque basado en hojas de cálculo y cargas manuales a SAP con pronósticos estadísticos de demanda y stock de seguridad de SmartForecasts, pudieron reducir significativamente los pedidos pendientes y las ventas perdidas, con tasas de cumplimiento que mejoraron de 93% a 96% en solo tres meses. La clave de su éxito fue aprovechar el método patentado de Smart para pronosticar la demanda intermitente: el método de arranque "Smart-Willemain" generó estimaciones precisas de la demanda acumulada durante el tiempo de entrega que ayudó a garantizar una mejor visibilidad de las posibles demandas.

Conexión de pronósticos al plan de inventario: Los sistemas de planificación avanzados respaldan la gestión de inventario basada en pronósticos, que es un enfoque proactivo que se basa en pronósticos y simulaciones de demanda para predecir posibles resultados y sus probabilidades asociadas. Estos datos se utilizan para determinar los niveles óptimos de inventario. La previsión basada en escenarios o probabilística contrasta con la naturaleza más reactiva de los métodos basados en hojas de cálculo. Un cliente desde hace mucho tiempo en el negocio de las telas, anteriormente tuvo que lidiar con excesos y desabastecimientos debido a la demanda intermitente de miles de SKU. No tenían forma de saber cuáles eran sus riesgos de desabastecimiento y, por lo tanto, no podían modificar proactivamente las políticas para mitigar el riesgo más que hacer suposiciones muy generales que tendían a generar un exceso de existencias. Adoptaron el software de planificación de inventario y demanda de Smart Software para generar simulaciones de demanda que identificaron valores mínimos disponibles y cantidades de pedido óptimos, manteniendo la disponibilidad del producto para envío inmediato, destacando las ventajas de un enfoque de gestión de inventario basado en pronósticos.

Mejor colaboración:  Compartir previsiones con proveedores clave ayuda a garantizar el suministro. Kratos Space, parte de Kratos Defense & Security Solutions, Inc., aprovechó los pronósticos inteligentes para brindar a sus fabricantes por contrato mejores conocimientos sobre la demanda futura. Utilizaron los pronósticos para asumir compromisos sobre compras futuras que permitieron al CM reducir los costos de materiales y los plazos de entrega de los sistemas diseñados bajo pedido. Esta colaboración demuestra cómo las técnicas avanzadas de pronóstico pueden conducir a una colaboración significativa en la cadena de suministro que genera eficiencias y ahorros de costos para ambas partes.

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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.

Para demasiadas empresas, una pieza fundamental de la investigación de datos –la medición de la incertidumbre de la demanda– se maneja mediante reglas generales simples pero inexactas. Por ejemplo, los planificadores de la demanda a menudo calculan el stock de seguridad mediante un múltiplo definido por el usuario del pronóstico o promedio histórico. O pueden configurar su ERP para pedir más cuando el inventario disponible llegue a 2 veces la demanda promedio durante el tiempo de entrega para artículos importantes y 1,5 veces para los menos importantes. Este es un gran error con costosas consecuencias.

La elección de varios acaba siendo un juego de adivinanzas. Esto se debe a que ningún ser humano puede calcular exactamente cuánto inventario almacenar considerando todas las incertidumbres. Los múltiplos de la demanda promedio del tiempo de entrega son fáciles de usar, pero nunca se puede saber si el múltiplo utilizado es demasiado grande o demasiado pequeño hasta que es demasiado tarde. Y una vez que lo sabes, toda la información ha cambiado, por lo que debes adivinar nuevamente y luego esperar y ver cómo resulta la última suposición. Con cada nuevo día, tiene una nueva demanda, nuevos detalles sobre los plazos de entrega y es posible que los costos hayan cambiado. La suposición de ayer, por muy educada que sea, ya no es relevante hoy. Una planificación adecuada del inventario debe estar libre de conjeturas sobre el inventario y las previsiones. Las decisiones deben tomarse con información incompleta, pero adivinar no es el camino a seguir.

Saber cuánto amortiguar requiere un análisis estadístico basado en hechos que pueda responder con precisión preguntas como:

• ¿Cuánto stock adicional se necesita para mejorar los niveles de servicio en 5%?
• Cuál será el impacto en la entrega a tiempo si el inventario se reduce en 5%
• Qué nivel de servicio objetivo es más rentable.
• ¿Cómo se verá afectado el riesgo de desabastecimiento por los plazos de entrega aleatorios que enfrentamos?

La intuición no puede responder a estas preguntas, no abarca miles de partes y, a menudo, se equivoca. Los datos, las matemáticas de probabilidad y el software moderno son mucho más eficaces. Impulsarse no es el camino hacia la excelencia sostenida.