LAS 3 PRINCIPALES POLÍTICAS DE INVENTARIO COMUNES

El Blog de Smart

 Recomendaciones para la planificación de la demanda,

previsión y optimización de inventario

Políticas y estrategias de control de inventarios para un negocio más rentable

En este video, el Dr. Thomas Willemain, cofundador y vicepresidente senior de investigación, define y compara las tres políticas de control de inventario más utilizadas. Estas políticas se dividen en dos grupos, revisión periódica y revisión continua. También hay una cuarta política llamada Lógica MRP o planificación de inventario basada en pronósticos que es el tema de un video blog separado que puedes ver aquí. Estos videos explican cada política, cómo se usan en la práctica y las ventajas y desventajas de cada enfoque.

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      Volver a las existencias de seguridad es el juego seguro

      El Blog de Smart

       Recomendaciones para la planificación de la demanda,

      previsión y optimización de inventario

      Con frecuencia encontramos confusión sobre el proceso de establecer niveles de existencias de seguridad. Este blog espera aclarar el tema.

      El stock de seguridad es un componente crítico en cualquier sistema de gestión de inventario. De hecho, algunos software de inventario trata el stock de seguridad como la variable de decisión clave en la búsqueda de equilibrar el costo del inventario con la disponibilidad del artículo. Desafortunadamente, ese enfoque no es la mejor manera de lograr el equilibrio.

      Primero, tenga en cuenta que el stock de seguridad es parte de una ecuación general:

      Objetivo de inventario = Demanda de tiempo de entrega promedio + Stock de seguridad.

      La demanda de tiempo de entrega promedio se define como las unidades promedio demandadas multiplicadas por el tiempo de entrega promedio de reposición. Ejemplo: si la demanda diaria tiene un promedio de 2 unidades y el tiempo de entrega promedio es de 7 días, entonces la demanda del tiempo de entrega promedio es 2 x 7 = 14 unidades. Mantener 14 unidades disponibles es suficiente para manejar la demanda típica.

      Pero todos sabemos que la demanda es aleatoria, por lo que mantener suficientes existencias disponibles para cubrir la demanda promedio de tiempo de entrega invita a los desabastecimientos. Como nos gusta decir, “El promedio no es la respuesta”. La respuesta inteligente es agregar algunos stock de seguridad para acomodar cualquier pico aleatorio en la demanda. ¿Pero cuanto?

      Ahí está el problema. Si intenta adivinar un número para el stock de seguridad, está sobre hielo delgado. ¿Cómo sabes cuál es el número “correcto”? Puede pensar que no tiene que preocuparse por eso porque ahora tiene una respuesta lo suficientemente buena, pero esa respuesta tiene una fecha de caducidad. Los plazos de entrega cambian. Lo mismo ocurre con los patrones de demanda. También lo hacen las prioridades de la empresa. Eso significa que la buena respuesta de hoy puede convertirse en un error de mañana.

      Algunas empresas intentan improvisar usando un crudo enfoque de regla general. Por ejemplo, pueden decir algo como "Establecer stock de seguridad en dos semanas adicionales de demanda promedio". Este enfoque es seductor: solo necesita matemáticas simples y es claro. Pero por las razones enumeradas en el párrafo anterior, es una tontería. Es mejor obtener una buena respuesta que una respuesta conveniente.

      Necesita una forma objetiva y basada en principios para responder a la pregunta que tenga en cuenta las matemáticas de la aleatoriedad. Más que eso, necesita una respuesta que esté vinculada a los indicadores clave de rendimiento (KPI) del sistema: costo de inventario y disponibilidad de artículos.

      La lógica simple le da una idea de la respuesta, pero no proporciona el número que necesita. Usted sabe que más existencias de seguridad aumentan tanto el costo como la disponibilidad, mientras que menos existencias de seguridad disminuyen ambos. Pero sin saber cuánto cambiarán esas métricas si cambia el inventario de seguridad, no tiene forma de alinear la decisión del inventario de seguridad con la intención de la gerencia de lograr el equilibrio entre costo y disponibilidad.

      En lugar de volar a ciegas, puede volver a elegir el stock de seguridad encontrando primero la opción correcta para el objetivo de inventario. Una vez que haya hecho eso, el stock de seguridad aparece con una simple resta:

       Stock de seguridad = Objetivo de inventario - Demanda de tiempo de entrega promedio.

      Manager In Warehouse With ClipboardMuchas veces, las empresas declaran que no cuentan con existencias de seguridad porque el campo de existencias de seguridad en su sistema ERP está en blanco. Casi siempre, el stock de seguridad está integrado en el nivel de inventario objetivo que han establecido. Por lo tanto, usar la fórmula anterior para "retroceder" la cantidad de stock de seguridad que está incorporando al plan es muy útil. La clave no es solo saber cuánto stock de seguridad tiene, sino el vínculo entre su objetivo de inventario, los stocks de seguridad y sus KPI correspondientes.

      Por ejemplo, suponga que puede tolerar solo una posibilidad de 5% de agotarse mientras espera el reabastecimiento (los textos de inventario llaman a este intervalo el "período de riesgo"). El software puede examinar el historial de demanda de cada artículo y determinar las probabilidades de agotamiento de existencias según el miles de escenarios de demanda diferentes que puede ocurrir durante el tiempo de entrega. Entonces, la respuesta correcta para el objetivo de inventario es la elección que conduce a un riesgo de desabastecimiento de no más de 5%. Dado ese objetivo y conociendo la demanda de tiempo de entrega promedio, el valor de stock de seguridad apropiado se obtiene por sustracción. También puede conocer los costos promedio de mantenimiento, pedido y escasez.

      Eso es lo que queremos decir con "retroceder al stock de seguridad". Comience con los objetivos de la empresa, determine el objetivo de inventario apropiado y luego derive el inventario de seguridad como último paso. No comience con una conjetura sobre el inventario de seguridad y espere lo mejor.

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          previsión y optimización de inventario

          Comparta, desarrolle y administre planes de demanda de consenso para garantizar que la política de inventario coincida con la estrategia comercial.

          Smart Inventory Optimization (SIO) crea escenarios de planificación. SIO comienza con un escenario "en vivo" que muestra dónde se encuentra ahora. Varios miembros del equipo pueden crear sus propios escenarios, tal vez dividiendo el trabajo por línea de productos o territorio de ventas. Un tomador de decisiones puede luego fusionar estos escenarios en un plan de consenso que se convierte en el escenario de "Objetivo", que impulsa la planificación de reposición del sistema ERP.

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              previsión y optimización de inventario

              Mientras el mundo contiene la respiración para ver cómo se desarrollará el nuevo coronavirus (2019-nCOV), cruzamos los dedos por todos aquellos que actualmente están en cuarentena o bajo tratamiento y rezamos para que las autoridades sanitarias de todo el mundo pronto tomen la delantera. .

              Esta breve nota trata sobre una forma en que su empresa puede desarrollar un plan para adaptarse a una de las posibles consecuencias del virus: aumentos repentinos en el tiempo que lleva obtener la reposición de inventario de los proveedores. Las cadenas de suministro en todo el mundo están siendo interrumpidas. Si esto te sucede, ¿cómo puedes reaccionar de manera sistemática?

              Reacción a plazos de entrega más largos

              Este es un problema que se puede resolver utilizando análisis avanzados de la cadena de suministro. Presumiblemente, es posible que ya haya utilizado esta tecnología para tomar buenas decisiones para los parámetros de control utilizados en la gestión de todos sus artículos de inventario, por ejemplo, valores para Min y Max o Punto de pedido y Cantidad de pedido. La pregunta técnica específica que se aborda aquí es cómo convertir un aumento en el tiempo de reabastecimiento en cambios en esos parámetros de control.

              En general, los plazos de entrega más largos requieren inventarios más amplios si desea mantener un alto nivel de servicio al cliente. Esta regla general se traduce en valores mayores de Min y/o Max. Cuánto más grande depende críticamente de qué nuevos valores de tiempo de entrega más largos aparecerán y sus probabilidades de ocurrir.

              Si bien muchos sistemas de software de planificación asumen un tiempo de entrega fijo, la realidad es que casi todos los tiempos de entrega tienen cierto grado de aleatoriedad. Por lo general, ignorar que la aleatoriedad aumenta el riesgo de desabastecimiento, por lo que es importante tener una buena estimación de la distribución de probabilidad de los tiempos de entrega. En tiempos normales, sus datos transaccionales se pueden usar para estimar esa relación. Pero las interrupciones repentinas como 2019-nCOV crean situaciones sin precedentes en las que debe hacer conjeturas informadas sobre qué nuevos retrasos verá y qué tan probables son. Supondremos aquí que puede imaginar algunos de estos escenarios y desea descubrir cómo responder mejor a ellos.

              Un ejemplo utilizando software avanzado

              Para ilustrar este tipo de planificación prospectiva, considere un ejemplo hipotético. Un artículo, una pieza de repuesto, tiene un patrón establecido de plazos de reposición, con retrasos de 5, 10 y 15 días con probabilidades de 15%, 70% y 15%, respectivamente. Dada esta distribución y una demanda aleatoria con un promedio de una unidad cada 5 días, los valores de Min = 5 y Max = 10 hacen un buen trabajo. La Figura 1 muestra una simulación de 10 años de operación diaria bajo este escenario. La tasa de llenado y el nivel de servicio son altos y los desabastecimientos son poco frecuentes.

              Ahora suponga que las interrupciones en la cadena de suministro crean una distribución menos favorable del tiempo de entrega, con una combinación 50:50 de 15 y 30 días. La Figura 2 muestra el mal desempeño de los valores actuales de Min y Max en este nuevo escenario. La tasa de llenado y el nivel de servicio se desploman debido a los frecuentes desabastecimientos. Costos operativos más del triple debido a penalizaciones por pedidos atrasados. Solo la inversión en inventario (el valor promedio en dólares de las existencias en el estante) parece mejorar, pero esto sucede solo porque con mucha frecuencia hay pedidos pendientes y no queda nada en el estante. El cambio a plazos de entrega más largos requiere claramente nuevos valores más altos de Min y Max.

              La Figura 3 muestra cómo funciona el sistema cuando el Min aumenta de 5 a 10 y el Max de 10 a 15. Este cambio compensa los plazos de entrega más largos, restaurando los altos niveles anteriores de tasa de llenado y nivel de servicio. La inversión en inventario es necesariamente mayor, pero los costos operativos en realidad son más bajos que antes.

              Resumen

              Los cambios en las condiciones normales de operación requieren ajustes en la forma en que se administran los artículos del inventario. Uno de esos cambios que se avecina en esta fecha es el impacto potencial del virus Corona 2019-nCOV en las cadenas de suministro, con aumentos anticipados en los plazos de reposición.

              Los cambios en los plazos de entrega requieren cambios en los parámetros de control de inventario, como Min's y Max's. Estos cambios son difíciles de hacer con confianza utilizando puras conjeturas. Pero con alguna estimación del aumento en los plazos de entrega, puede usar un software avanzado para aprender cómo hacer estos ajustes con cierta confianza.

              Esta nota ilustra este punto usando simulaciones de la operación diaria de un sistema de control de inventario.

              Figura 1 Simulación de operaciones normales utilizando los plazos de reabastecimiento actuales, mínimo y máximo

              Figura 2 Simulación de operaciones anómalas utilizando plazos de entrega más largos y Mín. y Máx. actuales

              Figura 3 Simulación de operaciones anormales utilizando plazos de entrega más largos y Min y Max revisados

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