¿Las empresas de MRO realmente priorizan la reducción del exceso de inventario de repuestos? Desde un punto de vista organizativo, nuestra experiencia sugiere que no necesariamente. Las discusiones en las salas de juntas generalmente giran en torno a la expansión de flotas, la adquisición de nuevos clientes, el cumplimiento de acuerdos de nivel de servicio (SLA), la modernización de la infraestructura y la maximización del tiempo de actividad. En industrias donde los activos respaldados por repuestos cuestan cientos de millones o generan ingresos significativos (por ejemplo, minería o petróleo y gas), el valor del inventario simplemente no sorprende y las organizaciones tienden a pasar por alto cantidades masivas de inventario excesivo.

Considere una agencia de transporte público. En la mayoría de las ciudades importantes, los presupuestos operativos anuales superarán los $3 mil millones. Los gastos de capital para trenes, vagones de metro e infraestructura pueden alcanzar cientos de millones al año. En consecuencia, un inventario de repuestos valorado en $150 millones podría no captar la atención del director financiero o del director general, ya que representa un pequeño porcentaje del balance. Además, en las industrias basadas en MRO, muchas piezas necesitan soportar flotas de equipos durante una década o más, lo que hace que el stock adicional sea un activo necesario. En algunos sectores, como el de los servicios públicos, incluso se puede incentivar la tenencia de existencias adicionales para garantizar que los equipos se mantengan en buen estado.

Hemos visto surgir preocupaciones sobre el exceso de existencias cuando el espacio del almacén es limitado. Recuerdo que, al principio de mi carrera, fui testigo del patio ferroviario de una agencia de transporte público lleno de ejes oxidados valorados en más de $100.000 cada uno. Me dijeron que los ejes se vieron obligados a quedar expuestos a los elementos debido a la falta de espacio en el almacén. El costo de oportunidad asociado con el espacio consumido por el stock adicional se convierte en una consideración cuando se agota la capacidad del almacén. La consideración principal que prevalece sobre todas las demás decisiones es cómo el stock garantiza altos niveles de servicio para los clientes internos y externos. Los planificadores de inventarios se preocupan mucho más por las consecuencias de los desabastecimientos que por las compras excesivas. Cuando una pieza faltante provoca un incumplimiento del SLA o una línea de producción caída, lo que genera multas millonarias y una producción irrecuperable, es comprensible.

A las empresas con uso intensivo de activos se les escapa un punto importante. Eso es el El stock adicional no protege contra el desabastecimiento; les contribuye. Cuanto más exceso tenga, menor será su nivel general de servicio porque el efectivo necesario para comprar piezas es finito y el efectivo gastado en exceso de existencias significa que no hay efectivo disponible para las piezas que lo necesitan.. Incluso las empresas MRO financiadas con fondos públicos, como las agencias de servicios públicos y de tránsito, reconocen la necesidad de optimizar el gasto, ahora más que nunca. Como compartió un gerente de materiales: “Ya no podemos solucionar los problemas con bolsas de dinero en efectivo de Washington”. Por lo tanto, deben hacer más con menos, asegurando una asignación óptima entre las decenas de miles de piezas que gestionan.

Aquí es donde entra en juego el software de optimización de inventario de última generación, que predice el inventario requerido para niveles de servicio específicos, identifica cuándo los niveles de existencias generan retornos negativos y recomienda reasignaciones para mejorar los niveles de servicio generales. Smart Software ha ayudado a las empresas basadas en MRO con uso intensivo de activos a optimizar los niveles de reorden en cada pieza durante décadas. Llámenos para obtener más información. 

Acto de equilibrio

La gestión del inventario, como la gestión de cualquier cosa, implica equilibrar prioridades en competencia. ¿Quieres un inventario ajustado? ¡Sí! ¿Quiere poder decir "Está en stock" cuando un cliente quiere comprar algo? ¡Sí!

¿Pero puedes tener ambas cosas? Sólo hasta cierto punto. Si se inclina por inclinar su inventario de manera demasiado agresiva, corre el riesgo de quedarse sin existencias. Si eliminas los desabastecimientos, creas un exceso de inventario. Se ve obligado a encontrar un equilibrio satisfactorio entre los dos objetivos en competencia: un inventario reducido y una alta disponibilidad de artículos.

Lograr un equilibrio

¿Cómo se logra ese equilibrio? Demasiados planificadores de inventarios “intuyen” el camino hacia algún tipo de respuesta. O encuentran una respuesta inteligente una vez y esperan que tenga una fecha de caducidad lejana y sigan usándola mientras se concentran en otros problemas. Desafortunadamente, los cambios en la demanda y/o los cambios en el desempeño de los proveedores y/o los cambios en las prioridades de su propia empresa dejarán obsoletos los viejos planes de inventario y lo devolverán al punto de partida.

Es inevitable que todo plan tenga una vida útil y deba actualizarse. Sin embargo, definitivamente no es una buena práctica reemplazar una suposición por otra. En cambio, cada ciclo de planificación debería aprovechar el software moderno de la cadena de suministro para reemplazar las conjeturas con análisis basados en hechos utilizando matemáticas de probabilidad.

Conocete a ti mismo

Lo único que el software no puede hacer es calcular la mejor respuesta sin conocer sus prioridades. ¿Cuánto prioriza el inventario eficiente sobre la disponibilidad de artículos? El software predecirá los niveles de inventario y disponibilidad causados por cualquier decisión que tome sobre cómo administrar cada artículo en su inventario, pero solo usted puede decidir si un conjunto determinado de indicadores clave de desempeño es consistente con lo que desea.

Saber lo que quieres en un sentido general es fácil: lo quieres todo. Pero saber qué prefiere al comparar escenarios específicos es más difícil. Es útil poder ver una variedad de posibilidades realizables y reflexionar sobre cuál parece mejor cuando se presentan una al lado de la otra.

Ver lo que sigue

El software de cadena de suministro puede brindarle una visión de la curva de compensación. En general, usted sabe que el inventario reducido y la alta disponibilidad de artículos se compensan entre sí, pero ver las curvas de compensación de artículos específicos agudiza su atención.

¿Por qué hay una curva? Porque tienes opciones sobre cómo gestionar cada elemento. Por ejemplo, si verifica el estado del inventario continuamente, ¿qué valores asignará a los Mínimo y máximo valores que rigen cuándo pedir reabastecimientos y cuánto pedir. La curva de compensación surge porque elegir diferentes valores mínimos y máximos conduce a diferentes niveles de inventario disponible y diferentes niveles de disponibilidad de artículos, por ejemplo, medidos por tasa de relleno.

Un escenario para el análisis

Para ilustrar estas ideas, utilicé un gemelo digital  para estimar cómo se comportarían varios valores de Min y Max en un escenario particular. El escenario se centró en una pieza de repuesto teórica con una demanda puramente aleatoria que tenía un nivel moderadamente alto de intermitencia (37% de días con demanda cero). Los plazos de reposición fueron de entre 7 y 14 días. Los valores Min y Max fueron variados sistemáticamente: Min de 20 a 40 unidades, Max de Min+1 unidades a 2xMin unidades. Cada par (Min,Max) se simuló durante 365 días de operación un total de 1000 veces, luego los resultados se promediaron para estimar tanto el número promedio de unidades disponibles como la tasa de cumplimiento, es decir, el porcentaje de demandas diarias que se cumplieron inmediatamente desde existencias. Si no había stock disponible, se encontraba pendiente de entrega.

Resultados

El experimento produjo dos tipos de resultados:

• Gráficos que muestran la relación entre los valores mínimos y máximos y dos indicadores clave de rendimiento: tasa de cumplimiento y unidades promedio disponibles.
• Una curva de compensación que muestra cómo la tasa de cumplimiento y las unidades disponibles se compensan entre sí.

La Figura 1 muestra el inventario disponible en función de los valores de Min y Max. El experimento arrojó niveles manuales que oscilaban entre cerca de 0 y aproximadamente 40 unidades. En general, mantener Min constante y aumentar Max da como resultado más unidades disponibles. La relación con Min es más compleja: mantener Max constante y aumentar Min primero aumenta el inventario, pero en algún momento lo reduce.

La Figura 2 muestra la tasa de llenado en función de los valores de Min y Max. El experimento arrojó niveles de tasa de llenado que van desde cerca de 0% hasta 100%. En general, las relaciones funcionales entre la tasa de llenado y los valores de Min y Max reflejaron las de la Figura 1.

La Figura 3 destaca el punto clave, mostrando cómo variar Min y Max produce un emparejamiento perverso de los indicadores clave de desempeño. En términos generales, los valores de Min y Max que maximizan la disponibilidad del artículo (tasa de cumplimiento) son los mismos valores que maximizan el costo del inventario (unidades promedio disponibles). Este patrón general está representado por la curva azul. Los experimentos también produjeron algunas ramificaciones de la curva azul que están asociadas con malas elecciones de Min y Max, en el sentido de que otras opciones las dominan al producir la misma tasa de cumplimiento con un inventario más bajo.

Conclusiones

La Figura 3 deja en claro que su elección de cómo administrar un artículo del inventario lo obliga a equilibrar el costo del inventario y la disponibilidad del artículo. Puede evitar algunas combinaciones ineficientes de valores mínimos y máximos, pero no puede escapar de la compensación.

El lado bueno de esta realidad es que no tienes que adivinar qué sucederá si cambias tus valores actuales de Min y Max por otros. El software le dirá cuánto le permitirá comprar esa mudanza y cuánto le costará. Puedes quitarte el sombrero de Guestimator y hacer lo tuyo con confianza.

Figura 1 Inventario disponible en función de los valores mínimos y máximos

Figura 2 Tasa de llenado en función de los valores mínimo y máximo

Figura 3 Curva de compensación entre tasa de cumplimiento e inventario disponible

Sin lugar a dudas, medir la precisión de los pronósticos es una parte importante del proceso de planificación de la demanda. Este cuadro de mando de pronóstico podría construirse basándose en uno de dos puntos de vista contrastantes para calcular métricas. El punto de vista del error pregunta: "¿a qué distancia estaba el pronóstico de lo real?" El punto de vista de la precisión pregunta: "¿Qué tan cerca estuvo el pronóstico de lo real?" Ambas son válidas, pero las métricas de error proporcionan más información.

La precisión se representa como un porcentaje entre cero y 100, mientras que los porcentajes de error comienzan en cero pero no tienen límite superior. Los informes de MAPE (error porcentual absoluto medio) u otras métricas de error pueden denominarse informes de “precisión del pronóstico”, lo que desdibuja la distinción. Por lo tanto, es posible que desee saber cómo pasar del punto de vista del error al punto de vista de la precisión que defiende su empresa. Este blog describe cómo con algunos ejemplos.

Las métricas de precisión se calculan de manera que cuando lo real es igual al pronóstico, la precisión es 100% y cuando el pronóstico es el doble o la mitad de lo real, entonces la precisión es 0%. Los informes que comparan el pronóstico con el real a menudo incluyen lo siguiente:

• El actual
• La previsión
• Error unitario = Pronóstico – Real
• Error absoluto = Valor absoluto del error unitario
• Error absoluto % = Error Abs / Real, como %
• Precisión % = 100% – Error absoluto %

Mire un par de ejemplos que ilustran la diferencia en los enfoques. Digamos que Real = 8 y el pronóstico es 10.

El error de unidad es 10 – 8 = 2

Error absoluto de % = 2/8, como % = 0,25 * 100 = 25%

Precisión = 100% – 25% = 75%.

Ahora digamos que el real es 8 y el pronóstico es 24.

El error de unidad es 24– 8 = 16

Error absoluto de % = 16/8 como % = 2 * 100 = 200%

Precisión = 100% – 200% = negativo se establece en 0%.

En el primer ejemplo, las mediciones de precisión proporcionan la misma información que las mediciones de error, ya que el pronóstico y lo real ya están relativamente cerca. Pero cuando el error es más del doble del real, las mediciones de precisión llegan a cero. Indica correctamente que el pronóstico no era del todo exacto. Pero el segundo ejemplo es más preciso que el tercero, donde el valor real es 8 y el pronóstico es 200. Esa es una distinción que un rango de precisión de 0 a 100% no registra. En este último ejemplo:

El error de unidad es 200 – 8 = 192

Error absoluto de % = 192/8, como % = 24 * 100 = 2,400%

Precisión = 100% – 2,400% = negativo se establece en 0%.

Las métricas de error continúan proporcionando información sobre qué tan lejos está el pronóstico de lo real y posiblemente representan mejor la precisión del pronóstico.

Alentamos a adoptar el punto de vista del error. Simplemente espera que un pequeño porcentaje de error indique que el pronóstico no estuvo lejos de lo real, en lugar de esperar un gran porcentaje de precisión para indicar que el pronóstico estuvo cerca de lo real. Este cambio de mentalidad ofrece los mismos conocimientos y al mismo tiempo elimina las distorsiones.

No puedo imaginarme ser un planificador de inventarios en repuestos, distribución o fabricación y tener que crear niveles de stock de seguridad, puntos de reorden y sugerencias de pedidos sin utilizar predicciones clave de rendimiento de niveles de servicio, tasas de cumplimiento y costos de inventario:

La solución de optimización de inventario de Smart genera predicciones de rendimiento clave listas para usar que simulan dinámicamente cómo se desempeñarán sus políticas de almacenamiento actuales frente a posibles demandas futuras. Informa sobre la frecuencia con la que se agotará el stock, el tamaño de los desabastecimientos, el valor de su inventario, los costos de mantenimiento y más. Le permite identificar problemas de forma proactiva antes de que ocurran para poder tomar medidas correctivas en el corto plazo. Puede crear escenarios hipotéticos estableciendo niveles de servicio específicos y modificando los plazos de entrega para poder ver el impacto previsto de estos cambios antes de comprometerse con ellos.

Por ejemplo,

• Puede ver si una propuesta de cambio del nivel de servicio actual de 90% a un nivel de servicio específico de 97% es financieramente ventajoso.
• Puede identificar automáticamente si un objetivo de nivel de servicio diferente es aún más rentable para su negocio que el objetivo propuesto.
• Puede ver exactamente cuánto necesitará para aumentar sus puntos de reorden para adaptarse a un plazo de entrega más largo.

Si no equipa a los planificadores con las herramientas adecuadas, se verán obligados a establecer políticas de stock, niveles de stock de seguridad y crear pronósticos de demanda en Excel o con una funcionalidad ERP obsoleta. No saber cómo se prevé que funcionarán las políticas dejará a su empresa mal equipada para asignar adecuadamente el inventario. ¡Contáctenos hoy para saber cómo podemos ayudar!

​Cuándo se deben utilizar técnicas tradicionales de pronóstico extrapolativo.

Con tanto entusiasmo en torno al nuevo aprendizaje automático (ML) y los métodos de pronóstico probabilístico, los métodos tradicionales de pronóstico estadístico “extrapolativo” o de “series de tiempo” parecen estar recibiendo la espalda. Sin embargo, vale la pena recordar que estas técnicas tradicionales (como el suavizado exponencial simple y doble, los promedios móviles lineales y simples y los modelos de Winters para artículos estacionales) a menudo funcionan bastante bien para datos de mayor volumen. Cada método es bueno para lo que fue diseñado. Simplemente aplique cada uno de manera apropiada, como por ejemplo, no lleve un cuchillo a un tiroteo y no use un martillo neumático cuando un simple martillo de mano será suficiente. 

Los métodos extrapolativos funcionan bien cuando la demanda tiene un gran volumen y no es demasiado granular (es decir, la demanda se clasifica mensual o trimestralmente). También son muy rápidos y no utilizan tantos recursos informáticos como los métodos probabilísticos y de ML. Esto los hace muy accesibles.

¿Son los métodos tradicionales tan precisos como los métodos de pronóstico más nuevos? Smart ha descubierto que los métodos de extrapolación funcionan muy mal cuando la demanda es intermitente. Sin embargo, cuando la demanda es de mayor volumen, solo funcionan ligeramente peor que nuestros nuevos métodos probabilísticos cuando la demanda se divide mensualmente. Dada su accesibilidad, velocidad y el hecho de que va a aplicar anulaciones de pronóstico basadas en el conocimiento empresarial, la diferencia de precisión de referencia aquí no será material.

La ventaja de los modelos más avanzados, como los métodos probabilísticos GEN2 de Smart, es cuando es necesario predecir patrones utilizando grupos más granulares, como datos diarios (o incluso semanales). Esto se debe a que los modelos probabilísticos pueden simular patrones de día de la semana, semana del mes y mes del año que se perderán con técnicas más simples. ¿Alguna vez ha intentado predecir la estacionalidad diaria con un modelo de Winter? Aquí hay una pista: no funcionará y requiere mucha ingeniería.

Los métodos probabilísticos también brindan valor más allá del pronóstico de referencia porque generan escenarios para usar en las pruebas de estrés de los modelos de control de inventario. Esto los hace más apropiados para evaluar, por ejemplo, cómo un cambio en el punto de reorden afectará las probabilidades de desabastecimiento, las tasas de cumplimiento y otros KPI. Al simular miles de posibles demandas durante muchos plazos de entrega (que a su vez se presentan en forma de escenario), tendrá una idea mucho mejor de cómo funcionarán sus políticas de almacenamiento actuales y propuestas. Puede tomar mejores decisiones sobre dónde realizar aumentos y disminuciones de existencias específicas.

Por lo tanto, no deseche lo viejo por lo nuevo todavía. Solo sepa cuándo necesita un martillo y cuándo necesita un martillo neumático.