Los objetivos de suministro diarios no funcionan al calcular las existencias de seguridad

Los CFO nos dicen que necesitan gastar menos en inventario y sin que afecte a las ventas. Una forma de hacerlo es dejar de usar los objetivos diarios de suministro para determinar los puntos de pedido y las reservas de existencias de seguridad. Así es como funciona un modelo de suministro diario:

1. Calcule el promedioa de la demanda diaria y multiplique la demanda diaria por el tiempo de entrega del proveedor por días para obtener la demanda de tiempo de entrega
2. Elija un búfer de suministro por días (es decir, 15, 30, 45 días, etc.). Use búferes más grandes para elementos más importantes y búferes más pequeños para elementos menos importantes.
3. Agregue los días de reserva deseados del suministro a la demanda durante el tiempo de entrega para obtener el punto de reorden. Pida más cuando el inventario disponible esté por debajo del punto de reorden.

Este enfoque es erroneo por las siguientes razones:

1. El promedio no tiene en cuenta la estacionalidad ni la tendencia: no verá patrones obvios a menos que pase mucho tiempo ajustándolos manualmente.
2. El promedio no tiene en cuenta cuán predecible es un artículo: tendrá un exceso de existencias de artículos predecibles y una escasez de artículos menos predecibles. Esto se debe a que los mismos días de suministro para diferentes artículos generan un riesgo de agotamiento de existencias muy diferente.
3. El promedio no le dice a un planificador cómo el nivel de inventario afecta el riesgo de falta de existencias: no tendrá idea de si tiene existencias insuficientes, excesivas o si tiene suficiente.

Hay muchos otros enfoques de "regla general" que son igualmente problemáticos. Puedes aprender más sobre ellos en este blog. 

Una mejor manera de planificar la cantidad correcta del inventario de seguridad es aprovechar los modelos de probabilidad que identifican exactamente cuánto inventario se necesita contando el riesgo de desabastecimiento que está dispuesto a aceptar. A continuación se muestra una captura de pantalla de Smart Inventory Optimization que hace exactamente eso. En primer lugar, detalla los niveles de servicio previstos (probabilidad de no agotarse) asociados con la lógica de suministro de los días actuales. El planificador ahora puede ver las partes en las que el nivel de servicio previsto es demasiado bajo o demasiado costoso. Luego pueden hacer correcciones inmediatas enfocándose en los niveles de servicio deseados y el nivel de inversión en inventario. Sin esta información, un planificador no sabrá si los días previstos de existencias de seguridad son demasiado, demasiado poco o simplemente correctos, lo que resulta en excesos y escasez que cuestan participación de mercado e ingresos. 

Al decidir los parámetros correctos de almacenamiento de repuestos y piezas de servicio, es importante distinguir entre piezas de servicio consumibles y reparables. Estas diferencias a menudo son pasadas por alto por el servicio software de planificación de piezas y puede resultar en errores estimaciones de los requisitos de almacenaje. Se requieren diferentes enfoques al planificar los consumibles frente a las piezas de repuesto reparables.

Primero, definamos estos dos tipos de repuestos.

• Partes consumibles son repuestos contenidos dentro del equipo que se reemplazan en lugar de repararse cuando fallan. Los ejemplos de piezas consumibles incluyen baterías, filtros de aceite, tornillos, pastillas de freno, etc. Las piezas de repuesto consumibles tienden a ser piezas de menor costo para las cuales el reemplazo es más barato que la reparación o la reparación puede no ser posible.
• Partes reparables son piezas que se pueden reparar y volver a poner en servicio después de fallar debido a causas como desgaste, daños o corrosión. Las piezas de servicio reparables tienden a ser más caras que las piezas consumibles, por lo que la reparación suele ser preferible al reemplazo. Los ejemplos de piezas reparables incluyen motores de tracción en vagones de ferrocarril, motores a reacción, fotocopiadoras, etc.

El software tradicional de planificación de piezas de repuesto no cumple con los requisitos

El software tradicional de planificación de piezas no está bien adaptado para lidiar con la aleatoriedad tanto en el lado de la demanda como en el lado de la oferta de las operaciones de MRO.

Aleatoriedad del lado de la demanda
La planificación de repuestos consumibles requiere el cálculo de parámetros de control de inventario (como puntos de pedido y cantidades de pedido, niveles mínimo y máximo y existencias de seguridad). La planificación para administrar las piezas de servicio reparables requiere el cálculo de la cantidad correcta de repuestos. En ambos casos, el análisis debe basarse en modelos de probabilidad del uso aleatorio de consumibles o la avería aleatoria de piezas reparables. Para más de 90% de estas partes, la demanda es “intermitente” (a veces llamado "érratica"). Los métodos tradicionales de previsión de repuestos no se desarrollaron para hacer frente a la demanda intermitente. Confiar en los métodos tradicionales conduce a costosos errores de planificación. Para los consumibles, esto significa desabastecimientos evitables, costos excesivos de mantenimiento y mayor obsolescencia del inventario. Para las piezas reparables, esto significa un tiempo de inactividad excesivo del equipo y los costos correspondientes por un rendimiento poco confiable y la interrupción de las operaciones.

Aleatoriedad del lado de la oferta
La planificación de piezas de repuesto consumibles debe tener en cuenta la aleatoriedad en el reabastecimiento de los plazos de entrega de los proveedores. La planificación de piezas reparables debe tener en cuenta la aleatoriedad en los procesos de reparación y devolución, ya sea que de los que se proporcionen internamente o se contraten. Los planificadores que gestionan estos artículos a menudo ignoran los datos de interés dentro de la empresa. En cambio, pueden cruzar los dedos y esperar que todo salga bien, o pueden invocar su instinto para "selecionar a ojo" y luego esperar que todo salga bien. Esperar y adivinar no puede vencer al modelo de probabilidad adecuado. Desperdicia millones anualmente en inversiones de capital innecesarias y tiempo de inactividad evitable del equipo.

Ya sea que esté utilizando 'Mín./Máx.' o 'punto de pedido' y 'cantidad de pedido' para determinar cuándo y cuánto reabastecer, su enfoque puede generar o negar grandes eficiencias. Errores clave a evitar:

1. No recalibrar regularmente
2. Si se revisa solo el Min/Max, hay un problema
3. El uso de métodos de pronóstico no está a la altura de la tarea
4. Asumir que los datos son demasiado lentos o impredecibles

“Tenemos más de 150.000 combinaciones SKU x Ubicación. Nuestra demanda es intermitente. Dado que se mueve lentamente, no necesitamos volver a calcular nuestros puntos de pedido con frecuencia. Lo hacemos tal vez una vez al año, pero revisamos los puntos de pedido cada vez que hay un problema”. – Gerente de Materiales.

Este enfoque reactivo conducirá a millones en exceso de existencias, roturas de existencias y mucho tiempo perdido revisando datos cuando "algo sale mal". Sin embargo, he escuchado este mismo estribillo a muchos profesionales de inventario a lo largo de los años. Claramente, necesitamos compartir porqué este pensamiento es totalmente erróneo.

Es cierto que para muchas partes, un recálculo de los puntos de pedido con datos históricos actualizados y plazos de entrega podría no cambiar mucho, especialmente si hay patrones como la tendencia o la estacionalidad. Sin embargo, muchas partes se beneficiarán de un recálculo, especialmente si los plazos de entrega o la demanda reciente han cambiado. Además, la probabilidad de un cambio significativo que requiera un nuevo cálculo aumenta cuanto más espere. Finalmente, esos meses con nula demanda también influyen en las probabilidades y no deben ser ignorados. Sin embargo, el punto clave es que es imposible saber qué cambiará o no cambiará en su pronóstico, por lo que es mejor recalibrar regularmente.

Este caso de datos real ilustra un escenario donde brilla la recalibración regular y automatizada: los beneficios de las respuestas rápidas a patrones de demanda cambiantes y como estos se suman rápidamente. En el ejemplo anterior, el eje X representa los días y el eje Y representa la demanda. Si tuviera que esperar varios meses entre recalibrar sus puntos de pedido, sin duda haría el pedido demasiado pronto. Al recalibrar su punto de reorden con mucha más frecuencia, captará el cambio en la demanda y permitirá pedidos mucho más precisos.

En lugar de esperar hasta que tenga un problema, vuelva a recalibrar todas las piezas en cada ciclo de planificación al menos una vez al mes. Al hacerlo, aprovecha los datos más recientes y ajusta proactivamente la política de almacenamiento, evitando así problemas que causarían revisiones manuales y escasez o exceso de inventario.

La naturaleza de sus datos (potencialmente variados) también debe combinarse con las herramientas de pronóstico adecuadas. Si los registros de algunas partes muestran tendencias o patrones estacionales, el uso de métodos de pronóstico de objetivos para adaptarse a estos patrones puede marcar una gran diferencia. De manera similar, si los datos muestran valores cero frecuentes (demanda intermitente), los métodos de pronóstico que no se basan en este caso especial pueden arrojar fácilmente resultados poco confiables.

Automatice, recalibre y revise las excepciones. El software especialmente diseñado lo hará automáticamente. Piénselo de otra manera: ¿es mejor depositar una gran cantidad de dinero en el inversiones una vez al año o en el "costo promedio en euros" depositando cantidades más pequeñas en que sector en el que decida invertir en fracciones mensuales? Recalibrar las políticas con regularidad generará rendimientos máximos con el tiempo, tal como lo hará el promedio del costo en euros para su cartera de inversiones.

¿Con qué frecuencia recalibra sus políticas de almacenamiento? ¿Por qué?

La pandemia de Covid19 ha puesto un estrés inusual en las agencias de transporte público. Este estrés obliga a las agencias a revisar nuevamente sus procesos de planificación de piezas de repuesto, que es un factor clave para garantizar el tiempo de actividad y equilibrar los costos de inventario de piezas de servicio.

Este blog se centra en los sistemas de autobuses y sus prácticas para la gestión y planificación de piezas de repuesto. Sin embargo, aquí hay lecciones para otros tipos de transporte público, incluidos el tren y el tren ligero.

En 1995, la Junta de Investigación del Transporte (TRB) del Consejo Nacional de Investigación publicó un informe que aún tiene relevancia. Proporciones de autobuses de repuesto específicas del sistema: una síntesis de la práctica de tránsito fijado

El propósito de este estudio fue documentar y examinar las variables críticas específicas del sitio que afectan la cantidad de vehículos de repuesto que los sistemas de autobuses necesitan para mantener los requisitos máximos de servicio. … Si bien los gerentes de tránsito generalmente reconocieron que dimensionar correctamente la flota en realidad mejora las operaciones y reduce los costos, muchos informaron dificultades para lograr y mantener de manera constante una proporción de repuesto del 20 por ciento, como recomienda la FTA… Quienes respondieron a la encuesta abogaron por que se ponga más énfasis en el desarrollo de técnicas de mantenimiento de autobuses mejoradas e innovadoras, que los ayudarían a minimizar el tiempo de inactividad y mejorar la disponibilidad de los vehículos, lo que finalmente conduciría a vehículos de repuesto reducidos y costos de mano de obra y materiales.

Las pautas sumamente simplificadas como "mantener los autobuses de repuesto 20%" son fáciles de entender y medir, pero enmascaran tácticas más detalladas que pueden proporcionar políticas más personalizadas que administren mejor el dinero de los contribuyentes gastado en repuestos al tiempo que garantizan los más altos niveles de disponibilidad. Si se puede mejorar la confiabilidad operativa para cada bus, se necesitarán menos repuestos.

Una forma de mantener cada autobús en funcionamiento con más frecuencia es mejorar la gestión de los inventarios de piezas de repuesto, específicamente pronosticando el uso de piezas de servicio y las políticas de reabastecimiento requeridas con mayor precisión. Aquí es donde la gestión moderna de la cadena de suministro puede hacer una contribución significativa. El TRB señaló esto en su informe:

Muchas agencias han logrado limitar la dependencia del exceso de vehículos de repuesto. Esos funcionarios de tránsito están de acuerdo en que varios factores e iniciativas han llevado a su éxito y son fundamentales para el éxito de cualquier programa [incluido] … Uso eficaz de tecnología avanzada para gestionar funciones críticas de mantenimiento, incluido el reemplazo ordenado y oportuno de piezas… La falta de disponibilidad de piezas de repuesto y otros componentes cuando se necesitan afectará negativamente cualquier programa de mantenimiento.

Siempre que los gerentes sean conscientes de los problemas y estén atentos a las herramientas disponibles para ellos, la probabilidad de que los autobuses se queden sin existencias disminuirá considerablemente”.

La gestión eficaz del inventario de piezas de repuesto requiere un equilibrio entre "tener suficiente" y "tener demasiado". Lo que puede hacer el software moderno de planificación de piezas de servicio es hacer visible la compensación entre estos dos objetivos para que los gerentes de tránsito puedan tomar decisiones basadas en hechos sobre los inventarios de piezas de repuesto.

Hay suficientes complicaciones para encontrar el equilibrio adecuado como para requerir ir más allá de las reglas generales simples como "mantener a mano la demanda de diez días" o "volver a pedir cuando tenga menos de cinco unidades en stock". Los factores que impulsan estas decisiones incluyen tanto la demanda promedio de una pieza, la volatilidad de esa demanda, el tiempo promedio de reabastecimiento (que puede ser un problema cuando la pieza llega en un barco lento desde Alemania), la variabilidad en el tiempo de entrega y varios factores de costo: costos de mantenimiento, costos de pedidos y costos de escasez (p. ej., tarifas perdidas, pérdida de buena voluntad pública).

El innovador software de planificación de piezas de repuesto y análisis de la cadena de suministro utiliza métodos avanzados de predicción probabilística y optimización estocástica para gestionar estas complejidades y proporcionar una mayor disponibilidad de piezas a un costo menor. Por ejemplo, Metro Transit de Minnesota documentó un aumento de 4 veces en el retorno de la inversión en los primeros seis meses de implementación de un nuevo sistema. Para obtener más información sobre cómo las agencias de transporte público están explotando los análisis innovadores de la cadena de suministro, consulte:

• Optimización en la gestión de piezas en BC Transit
• Software inteligente y Metro Transit
• El software inteligente ayuda a Metro-North Railroad a mantener los trenes funcionando a tiempo