¿Cuál es el culpable de tener demasiado de lo que no necesita y no lo suficiente de lo que sí necesita? A menudo se culpa a la variabilidad de la oferta y la demanda. Estos problemas son significativos y parecen imposibles de superar, lo que hace que muchas organizaciones acepten simplemente las existencias mal asignadas como un costo de hacer negocios. Sin embargo, el verdadero problema no son simplemente las entregas tardías de los proveedores y la demanda impredecible. Estos son "hechos de la vida" de la planificación de la cadena de suministro y lo que cuenta es cómo su empresa los aborda. Mire el vlog de Greg Hartunian para escuchar sus pensamientos y lo que puede hacer al respecto.

Smart Inventory Planning and Optimization calcula automáticamente la política de almacenamiento que genera el mejor retorno para su negocio considerando los costos de almacenamiento, los costos de pedidos y las roturas de existencias. Para verlo en acción, regístrese a continuación para ver una demostración de 12 minutos.

Con el mundo una vez más bajo las garras de la manía Jedi, podemos tomarnos un momento para pensar qué poderes especiales se necesitan para convertir a un profesional de inventario ordinario en un Optimizador de inventario.

hay mucho que saber

La competencia en las artes del inventario requiere el dominio de una gran cantidad de conocimientos: conocimiento del producto, conocimiento de proveedores y clientes, habilidades de trabajo en equipo y una comprensión visceral de la dinámica estocástica de la demanda de inventario. Uno de los tipos de conocimiento más fundamentales es el autoconocimiento corporativo, especialmente saber hacia dónde quiere que vaya su organización.

como saberlo

Gran parte de ese conocimiento se basa en la comprensión de la información operativa: cómo recopilarla, interpretarla y discernir sus implicaciones. La mayor parte de esa información está en forma de números duros, generalmente demasiados para absorberlos sin la ayuda de una computadora. Parte de esto proviene de conversaciones con clientes y proveedores, que le permiten saber hacia dónde quieren que vayan sus organizaciones y cómo figura en sus planes. La combinación de grandes cantidades de números con el conocimiento de los objetivos e intenciones de todos proporciona una conciencia situacional.

Cómo usar el conocimiento

El conocimiento de la situación debe traducirse en decisiones operativas detalladas para cada artículo del inventario. Para cada artículo, debe decidir una política de inventario: a medida que disminuye el inventario, ¿en qué momento debemos pedir más? ¿Cuánto más? ¿Cómo respondemos a los desabastecimientos?

En los viejos tiempos, estas decisiones generalmente se tomaban en base al instinto. Podrías decir, o esperar, que estas decisiones fueron guiadas por La Fuerza. Desafortunadamente, lo que los buenos viejos tiempos a menudo legaban al presente no era más que una mezcolanza de incoherencias y políticas disfuncionales. Si no hay "intentar, solo hacer o no hacer", entonces la historia de la gestión de inventario ha visto muchos no hacer.

En lugar de esperar una inspiración mística, el camino a seguir es organizar sistemáticamente toda esa información en modelos de probabilidad completos y precisos de la dinámica del inventario. Dichos modelos pueden relacionar todas las palancas clave de rendimiento con los indicadores clave de rendimiento (KPI).

Cómo puede ayudar el análisis de software

El análisis de software puede relacionar los impulsores clave del rendimiento con las métricas de rendimiento. Los impulsores clave incluyen puntos de pedido o mínimos, cantidades de pedido o máximos, plazos de reabastecimiento y el nivel y la variabilidad de la demanda. También son importantes los costos de mantener, ordenar y quedarse sin inventario. Usando valores numéricos para estas entradas clave, el software de inventario puede estimar los valores correspondientes de nivel de servicio, tasa de llenado, costos operativos de inventario e inversión total de capital de inventario. En otras palabras, el software puede convertir las decisiones de diseño en consecuencias.

Ahora, algunas decisiones pueden estar un poco equivocadas, con consecuencias que no son atractivas. Entonces el software se convierte no solo en una herramienta de análisis, sino también en una herramienta de diseño. Es decir, le permite jugar un poco, explorando diferentes decisiones y buscando diseños de sistemas que produzcan mejores resultados.

Aquí es donde reaparece la confianza en The Force en la práctica, porque se queda usando el software para ayudarlo a intuir su camino hacia buenos diseños de sistemas. A esto lo llamamos "optimización de búsqueda y picoteo". Equivale a un juego de adivinanzas en el que intenta cambiar uno o más de los controladores para ver si los KPI mejoran o empeoran.

El software de inventario más avanzado puede llevarlo al siguiente nivel. Es optimización del inventario software. Elimina las conjeturas al automatizar la búsqueda a través del gran "espacio de diseño" para encontrar diseños de sistemas deseables para todos sus artículos.

Por ejemplo, puede pedirle al software que encuentre esa combinación de punto de pedido y cantidad de pedido que minimice el costo total de administrar un artículo (es decir, la suma de los costos de mantenimiento, pedido y escasez) mientras asegura que la posibilidad de un desabastecimiento sea tolerable. bajo. Incluso si sus poderes de Jedi eventualmente lo llevaran al mismo diseño, ¿realmente quiere abrirse camino a través de los 20,000 elementos que está administrando? Deja que R2D2 lo resuelva todo: para eso están los droides.

¿Por qué todavía necesitamos nuestros sables de luz?

A pesar de todas las ganancias de productividad del software de optimización de inventario, aún puede sentir la necesidad de tomar el sable de luz en la mano y terminar el diseño de la política de inventario para artículos seleccionados. Es posible que desee hacer esto por varias razones.

Una es ver qué tan sensible es el diseño óptimo a pequeños cambios. Por ejemplo, los diseños más eficientes pueden requerir más pedidos de los que su departamento de compras puede manejar cómodamente en un año. Por lo tanto, es posible que desee ver cuánto se deteriora el rendimiento si hace una concesión práctica y especifica una cantidad de pedido mayor.

Existen diferencias clave entre este tipo de análisis de "posoptimidad" y la elaboración artesanal a la antigua de las políticas de inventario individuales. Por un lado, el punto de partida es un diseño muy inteligente, no una suposición. Por otro lado, puede seleccionar y elegir los artículos que llaman su atención personal, con la seguridad de que todo lo demás está bien provisto.

A menudo nos preguntan cuál es la diferencia entre estas dos métricas de rendimiento importantes para la planificación del inventario. Si bien ambos son importantes para medir qué tan exitosa es una empresa para satisfacer la demanda, su significado es muy diferente. Si no se comprende e incorpora en el proceso de planificación estratégica del inventario, el inventario se asignará de manera ineficiente, lo que dará como resultado un servicio al cliente más bajo y costos de mantenimiento más altos. Hemos ilustrado la diferencia en esta grabación de 4 minutos usando Microsoft Excel.

Smart Operational Analytics calcula automáticamente los niveles de servicio históricos y las tasas de llenado en cualquier artículo. Para ver cómo calcula estas y otras métricas operativas, incluidas las rotaciones de inventario, el rendimiento del proveedor y más, regístrese a continuación para ver una demostración de cinco minutos. La demostración mostrará cómo nuestra plataforma en la nube calcula e informa continuamente estas métricas en miles de artículos, lo que lo ayuda a identificar oportunidades para mejorar el nivel de servicio y reducir el inventario.

La planificación de la demanda requiere tiempo y esfuerzo. Vale la pena el esfuerzo en la medida en que realmente lo ayuda a hacer lo que necesita cuando lo necesita.

Pero el trabajo se puede hacer bien o mal. Vemos a muchos fabricantes detenerse en el primer nivel cuando fácilmente podrían pasar al segundo nivel. Y con un poco más de esfuerzo, podrían llegar al tercer nivel, utilizando modelos probabilísticos para convertir los resultados de la planificación de la demanda en un proceso de optimización del inventario.

El primer nivel

El primer nivel es hacer un pronóstico de la demanda usando métodos estadísticos. La Figura 1 muestra un esfuerzo de primer nivel: el historial de demanda de un artículo (línea roja) y su pronóstico esperado de 12 meses (línea verde).

El pronóstico es básico. solo proyecta previsto demanda ignorando que la demanda es volátil e inevitablemente creará un error de pronóstico. (Este es otro ejemplo de una máxima importante: “El promedio no es la respuesta”). Es tan probable que el pronóstico sea demasiado alto como demasiado bajo, y no hay indicios de incertidumbre en el pronóstico que acompañe al pronóstico. Esto significa que el planificador no tiene una estimación del riesgo asociado con el compromiso con el pronóstico. Aun así, este pronóstico proporciona una base racional para la planificación de la producción, la programación personal y la compra de materias primas. Entonces, es mucho mejor que adivinar.

El segundo nivel

El segundo nivel tiene en cuenta explícitamente la incertidumbre del pronóstico. La figura 2 muestra un esfuerzo de segundo nivel, conocido como "pronóstico de percentiles".

Ahora vemos una indicación explícita de la incertidumbre del pronóstico. La línea cian sobre la línea de pronóstico verde representa el percentil 90 proyectado de la demanda mensual. Es decir, la demanda en cada mes futuro tiene una probabilidad de 90% de caer en o por debajo de la línea cian. Dicho de otra manera, existe una probabilidad de 10% de que la demanda exceda la línea cian en cada mes.

Este análisis es mucho más útil porque apoya la gestión de riesgos. Si es importante asegurar un suministro suficiente de este artículo, entonces tiene sentido producir hasta el percentil 90 en lugar del pronóstico esperado. Después de todo, es una moneda al aire si el pronóstico esperado resultará en suficiente producción para satisfacer la demanda mensual. Este pronóstico de segundo nivel es, en efecto, un sustituto aproximado de un cuidadoso proceso de gestión de inventario.

Figura 2. Pronóstico percentil, donde la línea cian estima los percentiles 90 de la demanda mensual.

Ir todo el camino hasta el tercer nivel

La mejor práctica es el tercer nivel, que utiliza la planificación de la demanda como base para completar una segunda tarea: la optimización explícita del inventario. La figura 3 muestra el gráfico fundamental para la gestión eficiente de nuestro producto terminado, suponiendo que tiene un plazo de entrega de producción de 1 mes.

La figura 3 muestra la utilización del pronóstico probabilístico y la cantidad de reducción en el inventario de bienes terminados que podría tener lugar durante un tiempo de espera de producción de un mes. La incertidumbre en la demanda es evidente en la dispersión de la posible demanda, desde un mínimo de 0 hasta un máximo de 35, siendo 15 unidades el valor más probable. La línea roja vertical en 22 indica el "punto de pedido" (o "mínimo" o "valor de activación") correspondiente a mantener la posibilidad de agotarse mientras se espera el reabastecimiento a un nivel bajo de 5%. Cuando el inventario cae a 22 o menos, es hora de ordenar más. El Tercer Nivel utiliza el pronóstico probabilístico de la demanda con exposición total de la incertidumbre del pronóstico para administrar eficientemente el stock del producto terminado.

Para resumir

Pronosticar la demanda más probable de un artículo es un primer paso útil. Te lleva a la mitad del camino hacia donde quieres estar. Pero proporciona una guía incompleta para la planificación porque ignora la volatilidad de la demanda y la incertidumbre de pronóstico que crea. Agregar un colchón al pronóstico de la demanda lo lleva más lejos, porque reduce el riesgo de que un salto en la demanda lo deje sin producto. Este colchón se puede calcular mediante enfoques de pronóstico probabilístico que pronostican un percentil alto de la distribución de la demanda futura. Y si quiere ir un paso más allá, puede alimentar pronósticos de la distribución de la demanda durante un tiempo de espera para calcular los puntos de pedido (min) para asegurarse de tener un nivel aceptablemente bajo de riesgo de agotamiento de existencias.

Teniendo en cuenta lo que la tecnología de pronóstico moderna puede hacer por usted, ¿por qué querría detenerse a la mitad de su objetivo?