¿En qué se diferencia la planificación de inventario para mantenimiento, reparación y operaciones (MRO) en comparación con la planificación de inventario en entornos de fabricación y distribución? En resumen, es la naturaleza de los patrones de demanda combinada con la falta de conocimiento empresarial procesable.

Patrones de demanda

Los fabricantes y distribuidores tienden a centrarse en los mejores vendedores que generan la mayor parte de sus ingresos. Estos artículos suelen tener una demanda alta que es relativamente fácil de pronosticar con modelos tradicionales de series de tiempo que aprovechan tendencias y/o estacionales predecibles. Por el contrario, los planificadores de MRO casi siempre se ocupan de una demanda intermitente, que es más escasa, más aleatoria y más difícil de pronosticar. Además, las cantidades fundamentales de interés son diferentes. En última instancia, a los planificadores de MRO les importa más la pregunta “cuándo”: ¿Cuándo se romperá algo? Mientras que los demás se centran en la cuestión de “cuántas” unidades vendidas.

Conocimiento del negocio

Los planificadores de fabricación y distribución a menudo pueden contar con la recopilación de comentarios de los clientes y de ventas, que pueden combinarse con métodos estadísticos para mejorar la precisión de los pronósticos. Por otro lado, los rodamientos, engranajes, consumibles y piezas reparables rara vez están dispuestos a compartir sus opiniones. Con MRO, el conocimiento empresarial sobre qué piezas se necesitarán y cuándo simplemente no es confiable (excepto el mantenimiento planificado cuando se reemplazan piezas consumibles de mayor volumen). Por lo tanto, el éxito de la planificación de inventarios MRO llega sólo hasta donde los lleve la capacidad de sus modelos de probabilidad para predecir el uso futuro. Y como la demanda es tan intermitente, no pueden superar Go con los enfoques tradicionales.

Métodos para MRO

En la práctica, es común que las empresas de MRO y con uso intensivo de activos administren inventarios recurriendo a niveles mínimos y máximos estáticos basados en múltiplos subjetivos del uso promedio, complementados con anulaciones manuales ocasionales basadas en intuiciones. El proceso se convierte en una mala mezcla de estático y reactivo, con el resultado de que se pierde mucho tiempo y dinero en acelerarlo.

Existen métodos de planificación alternativos basados más en matemáticas y datos, aunque este estilo de planificación es menos común en MRO que en otros dominios. Hay dos enfoques principales para modelar averías de piezas y máquinas: modelos basados en la teoría de la confiabilidad y modelos de “mantenimiento basado en la condición” basados en monitoreo en tiempo real.

Modelos de confiabilidad

Los modelos de confiabilidad son los más simples de los dos y requieren menos datos. Suponen que todos los artículos del mismo tipo, digamos una determinada pieza de repuesto, son estadísticamente equivalentes. Su componente clave es una "función de riesgo", que describe el riesgo de fallo en el siguiente breve intervalo de tiempo. La función de riesgo se puede traducir en algo más adecuado para la toma de decisiones: la “función de supervivencia”, que es la probabilidad de que el artículo siga funcionando después de X cantidad de uso (donde X podría expresarse en días, meses, millas, usos, etc.). La Figura 1 muestra una función de riesgo constante y su correspondiente función de supervivencia.

Figura 1: Función de riesgo constante y su función de supervivencia

Una función de riesgo que no cambia implica que sólo los accidentes aleatorios provocarán una falla. Por el contrario, una función de riesgo que aumenta con el tiempo implica que el artículo se está desgastando. Y una función de riesgo decreciente implica que un elemento se está asentando. La Figura 2 muestra una función de riesgo creciente y su correspondiente función de supervivencia.

Figura 2: Función de riesgo creciente y su función de supervivencia

Los modelos de confiabilidad se utilizan a menudo para piezas económicas, como sujetadores mecánicos, cuyo reemplazo puede no ser ni difícil ni costoso (pero aún así puede ser esencial).

Mantenimiento bajo condiciones

Los modelos basados en monitoreo en tiempo real se utilizan para respaldar el mantenimiento basado en la condición (CBM) de artículos costosos como los motores a reacción. Estos modelos utilizan datos de sensores integrados en los propios elementos. Estos datos suelen ser complejos y propietarios, al igual que los modelos de probabilidad respaldados por los datos. La ventaja del monitoreo en tiempo real es que se pueden ver los problemas que se avecinan, es decir, el deterioro se hace visible y los pronósticos pueden predecir cuándo el elemento alcanzará su línea roja y, por lo tanto, deberá retirarse del campo de juego. Esto permite un mantenimiento o reemplazo individualizado y proactivo del artículo.

La Figura 3 ilustra el tipo de datos utilizados en CBM. Cada vez que se utiliza el sistema, se contribuye a su desgaste acumulativo. (Sin embargo, tenga en cuenta que a veces el uso puede mejorar el estado de la unidad, como cuando llueve ayuda a mantener fresca una pieza de maquinaria). Puede ver la tendencia general ascendente hacia una línea roja después de la cual la unidad requerirá mantenimiento. Puede extrapolar el desgaste acumulado para estimar cuándo llegará a la línea roja y planificar en consecuencia.

Figura 3: Ilustración del monitoreo en tiempo real para el mantenimiento basado en condiciones

Que yo sepa, nadie fabrica tales modelos de sus clientes de productos terminados para predecir cuándo y cuánto ordenarán su próximo pedido, tal vez porque los clientes se opondrían a usar monitores cerebrales todo el tiempo. Pero CBM, con su complejo monitoreo y modelado, está ganando popularidad para sistemas que no pueden fallar, como los motores a reacción. Mientras tanto, los modelos clásicos de confiabilidad todavía tienen mucho valor para gestionar grandes flotas de artículos más baratos pero aún esenciales.

El enfoque inteligente
Los enfoques de confiabilidad y mantenimiento basados en condiciones anteriores requieren una carga excesiva de recopilación y limpieza de datos que muchas empresas de MRO no pueden manejar. Para esas empresas, Smart ofrece un enfoque que no requiere el desarrollo de modelos de confiabilidad. En cambio, explota los datos de uso de una manera diferente. Aprovecha los modelos basados en probabilidad tanto de uso como de tiempos de entrega de proveedores para simular miles de escenarios posibles para tiempos de entrega de reabastecimiento y demanda. El resultado es una distribución precisa de la demanda y los plazos de entrega para cada pieza consumible que se puede aprovechar para determinar los parámetros óptimos de almacenamiento. La Figura 4 muestra una simulación que comienza con un escenario de demanda de repuestos (gráfico superior) y luego produce un escenario de suministro disponible para opciones particulares de valores mínimos y máximos (línea inferior). Los indicadores clave de rendimiento (KPI) se pueden estimar promediando los resultados de muchas de estas simulaciones.

Figura 4: Un ejemplo de simulación de demanda de repuestos e inventario disponible

Puede leer sobre el enfoque de Smart para la previsión de repuestos aquí: https://smartcorp.com/wp-content/uploads/2019/10/Probabilistic-Forecasting-for-Intermittent-Demand.pdf

Lidiar con el día a día de la gestión de inventario puede mantenerle ocupado. Existe el ritmo habitual de realizar pedidos, recibir, pronosticar y planificar, y mover cosas en el almacén. Luego están los tiempos frenéticos: escasez, trámites urgentes, llamadas de último momento para encontrar nuevos proveedores.

Toda esta actividad va en contra de tomarte un momento para ver cómo te va. Pero sabes que tienes que levantar la cabeza de vez en cuando para ver hacia dónde te diriges. Para eso, su software de inventario debe mostrarle métricas (y no solo una, sino un conjunto completo de métricas o KPI): indicadores clave de rendimiento.

Múltiples métricas

Dependiendo de su rol en su organización, diferentes métricas tendrán diferente importancia. Si usted está en el lado financiero de la casa, la inversión en inventario puede ser una prioridad: ¿cuánto efectivo está invertido en el inventario? Si está del lado de las ventas, la disponibilidad del artículo puede ser lo más importante: ¿cuál es la probabilidad de que pueda decir “sí” a un pedido? Si usted es responsable del reabastecimiento, ¿cuántas órdenes de compra tendrá que recortar su gente en el próximo trimestre?

Métricas de disponibilidad

Volvamos a la disponibilidad de artículos. ¿Cómo se le pone un número a eso? Las dos métricas de disponibilidad más utilizadas son el "nivel de servicio" y la "tasa de cumplimiento". ¿Cual es la diferencia? Es la diferencia entre decir “Ayer tuvimos un terremoto” y decir “Ayer tuvimos un terremoto y fue de 6,4 en la escala de Richter”. El nivel de servicio registra la frecuencia de los desabastecimientos sin importar su tamaño; la tasa de cumplimiento refleja su gravedad. Los dos pueden parecer apuntar en direcciones opuestas, lo que causa cierta confusión. Puede tener un buen nivel de servicio, digamos 90%, pero tener una tasa de cumplimiento vergonzosa, digamos 50%. O viceversa. Lo que los diferencia es la distribución del tamaño de la demanda. Por ejemplo, si la distribución está muy sesgada, por lo que la mayoría de las demandas son pequeñas pero algunas son enormes, es posible que obtenga la división 90%/50% mencionada anteriormente. Si su atención se centra en la frecuencia con la que debe realizar pedidos pendientes, el nivel de servicio es más relevante. Si su preocupación es qué tan grande puede llegar a ser un trámite urgente, la tasa de cumplimiento es más relevante.

Un gráfico para gobernarlos a todos

Un gráfico del inventario disponible puede proporcionar la base para calcular múltiples KPI. Considere la Figura 1, que muestra los datos disponibles cada día durante un año. Este gráfico tiene la información necesaria para calcular múltiples métricas: inversión en inventario, nivel de servicio, tasa de cumplimiento, tasa de reorden y otras métricas.

Inversión en inventario: la altura promedio del gráfico cuando es superior a cero, cuando se multiplica por el costo unitario del artículo del inventario, da el valor en dólares trimestral.

Nivel de servicio: la fracción de ciclos de inventario que terminan por encima de cero es el nivel de servicio. Los ciclos de inventario están marcados por los movimientos ascendentes ocasionados por la llegada de pedidos de reabastecimiento.

Tasa de cumplimiento: la cantidad en la que el inventario cae por debajo de cero y cuánto tiempo permanece allí se combinan para determinar la tasa de cumplimiento.

En este caso, el número promedio de unidades disponibles fue 10,74, el nivel de servicio fue 54% y la tasa de cumplimiento fue 91%.

KPI y KPP

En los más de cuarenta años transcurridos desde que fundamos Smart Software, nunca he visto a un cliente producir un gráfico como el de la Figura 1. Aquellos que están más avanzados en su desarrollo sí producen y prestan atención a informes que enumeran sus KPI en forma tabular, pero no No mires ese gráfico. Sin embargo, ese gráfico tiene valor para desarrollar información sobre los ritmos aleatorios del inventario a medida que sube y baja.

Donde resulta especialmente útil es en la prospectiva. Dada la volatilidad del mercado, variables clave como los plazos de entrega de los proveedores, la demanda promedio y la variabilidad de la demanda cambian con el tiempo. Esto implica que los parámetros de control clave, como los puntos de reorden y las cantidades de los pedidos, deben ajustarse a estos cambios. Por ejemplo, si un proveedor dice que tendrá que aumentar su tiempo de entrega promedio en 2 días, esto afectará negativamente sus métricas y es posible que deba aumentar su punto de reorden para compensar. ¿Pero aumentarlo en cuánto?

Aquí es donde entra en juego el software de inventario moderno. Le permitirá proponer un ajuste y luego ver cómo se desarrollarán las cosas. Gráficos como el de la Figura 1 permiten ver y tener una idea del nuevo régimen. Y los gráficos se pueden analizar para calcular KPP (predicciones clave de rendimiento).

La ayuda del KPP elimina las conjeturas a la hora de realizar ajustes. Puede simular lo que sucederá con sus KPI si los cambia en respuesta a cambios en su entorno operativo y qué tan mal se pondrán las cosas si no realiza cambios.

Control del inventario se refiere a la gestión de bienes físicos, centrándose en un recuento preciso y actualizado de cada artículo en el inventario y dónde se encuentra, así como en la recuperación eficiente de los artículos. Las tecnologías relevantes incluyen bases de datos informáticas, códigos de barras, identificación por radiofrecuencia (RFID) y el uso de robots para la recuperación.

La gestión del inventario tiene como objetivo ejecutar la política de inventarios definida por la empresa. La gestión de inventario a menudo se logra utilizando sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP), que generan órdenes de compra, órdenes de producción e informes que detallan el inventario actual disponible, entrante y listo para ordenar.

Planificación de inventario establece detalles de políticas operativas, como puntos de reorden específicos de artículos y cantidades de pedidos, y predice la demanda futura y los plazos de entrega de los proveedores. Los componentes importantes de un proceso de planificación de inventario incluyen escenarios hipotéticos para compensar el inventario disponible, analizar cómo los cambios en la demanda, los plazos de entrega y las políticas de almacenamiento afectarán los pedidos, así como la gestión de excepciones y contingencias.

Optimización del Inventario utiliza un proceso analítico que calcula valores para los parámetros de planificación de inventario (por ejemplo, puntos de reorden y cantidades de pedidos) que optimizan una meta numérica o “función objetivo” sin violar una restricción numérica. Por ejemplo, una función objetivo podría ser lograr el costo operativo de inventario más bajo posible (definido como la suma de los costos de mantener el inventario, los costos de ordenar y los costos de escasez), y la restricción podría ser lograr una tasa de cumplimiento de al menos 90%. Utilizando un modelo matemático del sistema de inventario y pronósticos de probabilidad de la demanda de artículos, la optimización del inventario puede sugerir rápida y automáticamente cómo administrar mejor miles de artículos de inventario.

¿Está confundido acerca de qué es la IA y qué es el aprendizaje automático? ¿No está seguro de por qué saber más le ayudará con su trabajo de planificación de inventario? No te desesperes. Estarás bien y te mostraremos cómo algo de lo que sea puede ser útil.

¿Qué es y qué no es?

¿Qué es la IA y en qué se diferencia del ML? Bueno, ¿qué hace alguien hoy en día cuando quiere saber algo? Lo buscan en Google. Y cuando lo hacen, comienza la confusión.

Una fuente dice que la metodología de la red neuronal llamada aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático, que es un subconjunto de la IA. Pero otra fuente dice que el aprendizaje profundo ya es parte de la IA porque en cierto modo imita la forma en que funciona la mente humana, mientras que el aprendizaje automático no intenta hacer eso.

Una fuente dice que hay dos tipos de aprendizaje automático: supervisado y no supervisado. Otro dice que hay cuatro: supervisada, no supervisada, semisupervisada y de refuerzo.

Algunos dicen que el aprendizaje por refuerzo es aprendizaje automático; otros lo llaman IA.

Algunos de nosotros, los tradicionalistas, llamamos a muchas de ellas “estadísticas”, aunque no todas lo son.

Al nombrar los métodos, hay mucho espacio tanto para la emoción como para el arte de vender. Si un proveedor de software cree que usted quiere escuchar la frase "IA", es posible que la diga por usted sólo para hacerlo feliz.

Mejor centrarse en lo que sale al final.

Puede evitar algunas exageraciones confusas si se concentra en el resultado final que obtiene de alguna tecnología analítica, independientemente de su etiqueta. Hay varias tareas analíticas que son relevantes para los planificadores de inventario y los planificadores de demanda. Estos incluyen agrupamiento, detección de anomalías, detección de cambios de régimen y análisis de regresión. Los cuatro métodos suelen, aunque no siempre, clasificarse como métodos de aprendizaje automático. Pero sus algoritmos pueden surgir directamente de la estadística clásica.

Agrupación

Agrupar significa agrupar cosas que son similares y distanciarlas de cosas que son diferentes. A veces, agrupar es fácil: para separar geográficamente a sus clientes, simplemente ordénelos por estado o región de ventas. Cuando el problema no es tan obvio, puede utilizar datos y algoritmos de agrupamiento para realizar el trabajo automáticamente, incluso cuando se trata de conjuntos de datos masivos.

Por ejemplo, la Figura 1 ilustra un grupo de “perfiles de demanda”, que en este caso divide todos los artículos de un cliente en nueve grupos según la forma de sus curvas de demanda acumuladas. El grupo 1.1 en la parte superior izquierda contiene artículos cuya demanda se ha ido agotando, mientras que el grupo 3.1 en la parte inferior izquierda contiene artículos cuya demanda se ha acelerado. La agrupación también se puede realizar con proveedores. La elección del número de clústeres normalmente se deja a criterio del usuario, pero ML puede guiar esa elección. Por ejemplo, un usuario puede indicarle al software que "divida mis partes en 4 grupos", pero el uso de ML puede revelar que en realidad hay 6 grupos distintos que el usuario debe analizar. 

Figura 1: Agrupación de artículos según las formas de su demanda acumulada

Detección de anomalías

La previsión de la demanda se realiza tradicionalmente mediante la extrapolación de series temporales. Por ejemplo, el suavizado exponencial simple funciona para encontrar el “medio” de la distribución de la demanda en cualquier momento y proyectar ese nivel hacia adelante. Sin embargo, si ha habido un aumento o disminución repentino y único en la demanda en el pasado reciente, ese valor anómalo puede tener un efecto significativo pero no deseado en el pronóstico a corto plazo. Igual de grave para la planificación de inventarios, la anomalía puede tener un efecto enorme en la estimación de la variabilidad de la demanda, que va directamente al cálculo de los requisitos de existencias de seguridad.

Es posible que los planificadores prefieran encontrar y eliminar dichas anomalías (y tal vez hacer un seguimiento fuera de línea para descubrir el motivo de la rareza). Pero nadie que tenga un gran trabajo que hacer querrá escanear visualmente miles de gráficos de demanda para detectar valores atípicos, eliminarlos del historial de demanda y luego volver a calcular todo. La inteligencia humana podría hacer eso, pero la paciencia humana pronto fallaría. Los algoritmos de detección de anomalías podrían hacer el trabajo automáticamente utilizando métodos estadísticos relativamente sencillos. Podrías llamar a esto “inteligencia artificial” si lo deseas.

Detección de cambio de régimen

La detección de cambios de régimen es como el hermano mayor de la detección de anomalías. El cambio de régimen es un cambio sostenido, más que temporal, en uno o más aspectos del carácter de una serie temporal. Si bien la detección de anomalías suele centrarse en cambios repentinos de la demanda media, el cambio de régimen podría implicar cambios en otras características de la demanda, como su volatilidad o su forma distributiva.  

La Figura 2 ilustra un ejemplo extremo de cambio de régimen. La demanda de este artículo tocó fondo alrededor del día 120. Las políticas de control de inventario y los pronósticos de demanda basados en datos más antiguos estarían tremendamente fuera de lugar al final del historial de demanda.

Figura 2: Un ejemplo de cambio de régimen extremo en un artículo con demanda intermitente

También en este caso se pueden desarrollar algoritmos estadísticos para resolver este problema, y sería justo llamarlos “aprendizaje automático” o “inteligencia artificial” si así estuviera motivado. El uso de ML o AI para identificar cambios de régimen en el historial de la demanda permite que el software de planificación de la demanda utilice automáticamente solo el historial relevante al realizar pronósticos en lugar de tener que seleccionar manualmente la cantidad de historial para introducirlo en el modelo. 

Análisis de regresión

El análisis de regresión relaciona una variable con otra mediante una ecuación. Por ejemplo, las ventas de marcos de ventanas en un mes pueden predecirse a partir de los permisos de construcción expedidos unos meses antes. El análisis de regresión se ha considerado parte de la estadística durante más de un siglo, pero podemos decir que es "aprendizaje automático", ya que un algoritmo encuentra la manera precisa de convertir el conocimiento de una variable en una predicción del valor de otra.

Resumen

Es razonable estar interesado en lo que sucede en las áreas de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Si bien la atención prestada a ChatGPT y sus competidores es interesante, no es relevante para el aspecto numérico de la planificación de la demanda o la gestión de inventario. Los aspectos numéricos del ML y la IA son potencialmente relevantes, pero hay que intentar ver a través de la nube de publicidad que rodea a estos métodos y centrarse en lo que pueden hacer. Si puede hacer el trabajo con métodos estadísticos clásicos, puede hacerlo y luego ejercer su opción de pegar la etiqueta ML a cualquier cosa que se mueva.

Los clientes a menudo nos preguntan por qué una recomendación de almacenamiento es "tan alta". Aquí hay una pregunta que recibimos recientemente:

Durante nuestra última reunión de equipo, encontramos algunos elementos con brechas anormales entre nuestro ROP actual y el ROP sugerido por Smart en un nivel de servicio 99%. La preocupación es que el sistema indica que el punto de reorden tendrá que aumentar sustancialmente para lograr un nivel de servicio 99%. ¿Podría por favor ayudarnos a entender el cálculo?

Cuando revisamos los datos, quedó claro para el cliente que la ROP calculada por Smart era realmente correcta. Llegamos a la conclusión de que (1) lo que realmente querían era un objetivo de nivel de servicio mucho más bajo y (2) no habíamos hecho una buena explicación de lo que realmente significaba "nivel de servicio". 

Entonces, ¿qué significa realmente un "nivel de servicio 99%"? 

Cuando se trata del objetivo que ingresa en su software de optimización de inventario, significa que el nivel de existencias para el artículo en cuestión tendrá un 99% de posibilidades de poder satisfacer las necesidades del cliente. de inmediato.  Por ejemplo, si tiene 50 unidades en stock, existe una probabilidad de 99% de que la próxima demanda caiga en algún lugar en el rango de 0 a 50 unidades.

Lo que nuestro cliente quiso decir fue que el 99% del momento en que un cliente hizo un pedido, fue entregado en su totalidad dentro del plazo de entrega indicado por el cliente. En otras palabras, no necesariamente de inmediato, sino cuando se prometió.  

Obviamente, cuanto más tiempo se dé a sí mismo para entregar a un cliente, mayor será su nivel de servicio. Pero esa distinción a menudo no se entiende explícitamente cuando los nuevos usuarios del software de optimización de inventario realizan escenarios hipotéticos en diferentes niveles de servicio. Y eso puede llevar a una confusión considerable. Calcular los niveles de servicio en función de la disponibilidad inmediata de existencias es un estándar superior: más difícil de cumplir pero mucho más competitivo.

Nuestros clientes de fabricación a menudo cotizan los niveles de servicio en función de los plazos de entrega a sus clientes, por lo que no es esencial que entreguen inmediatamente desde el estante. Por el contrario, nuestros clientes en los espacios de distribución, mantenimiento, reparación y operaciones (MRO) y repuestos, normalmente deben enviar el mismo día o dentro de las 24 horas. Para ellos es una necesidad competitiva enviar de inmediato y hacerlo en su totalidad.

Al ingresar los niveles de servicio objetivo utilizando su software de optimización de inventario, tenga en cuenta esta distinción. Elija el nivel de servicio según el porcentaje de tiempo que desea enviar el inventario completo, de inmediato desde el estante.