Usted conoce la situación: encuentra la mejor manera de administrar cada artículo del inventario calculando los puntos de pedido adecuados y los objetivos de reposición, luego aumenta o disminuye la demanda promedio, o cambia la volatilidad de la demanda, o cambian los tiempos de entrega de los proveedores, o cambian sus propios costos . Ahora sus antiguas políticas (puntos de pedido, existencias de seguridad, niveles mín./máx., etc.) han quedado obsoletas, justo cuando creía que las había entendido bien. Aprovechar el software avanzado de planificación y optimización de inventario le brinda la capacidad de abordar de manera proactiva las influencias externas en constante cambio en su inventario y demanda. Para hacerlo, deberá recalibrar regularmente los parámetros de almacenamiento en función de la demanda y los plazos de entrega en constante cambio.

Recientemente, algunos clientes potenciales han expresado su preocupación de que, al modificar regularmente los parámetros de control de inventario, están introduciendo "ruido" y agregando complicaciones a sus operaciones. Un visitante de nuestro stand en la Conferencia del grupo de usuarios de Microsoft Dynamics de la semana pasada comentó:

“No queremos alterar las operaciones cambiando las políticas con demasiada frecuencia e introduciendo ruido en el sistema. Ese ruido pone nervioso al sistema y causa confusión entre el equipo de compras”.

Esta visión se basa en los paradigmas de ayer. Si bien, por lo general, no debe cambiar una producción inmediata, ignorar los cambios a corto plazo en las políticas que impulsan la planificación de la producción futura y el reabastecimiento de pedidos causará estragos en sus operaciones. Nos guste o no, el ruido ya está ahí en forma de demanda extrema y variabilidad de la cadena de suministro. Arreglar los parámetros de reabastecimiento, actualizarlos con poca frecuencia o solo revisarlos en el momento del pedido significa que sus operaciones de la cadena de suministro solo podrán reaccionar a los problemas en lugar de identificarlos de manera proactiva y tomar medidas correctivas.

Modificar las políticas con recalibraciones a corto plazo es adaptarse a una situación fluida en lugar de ser cautivo de ella. Podemos mirar a los juegos de la NFL del fin de semana pasado para una analogía simple. Imagínese al mariscal de campo de su equipo favorito que se niega constantemente a llamar a un audible (cambiar la jugada justo antes de que se saque el balón) después de ver la formación defensiva. Esto daría como resultado muchas oportunidades perdidas, ineficiencia y unidades estancadas que podrían costarle la victoria al equipo. ¿Qué te gustaría que hiciera tu mariscal de campo?

La demanda, los plazos de entrega, los costos y las prioridades comerciales a menudo cambian y, como han demostrado estos últimos 18 meses, a menudo cambian considerablemente. Como líder de la cadena de suministro, tiene una opción: mantener los parámetros fijos, lo que resulta en muchas cancelaciones de pedidos y aceleraciones instintivas, o modificar de manera proactiva los parámetros de control de inventario. Llamar a lo audible al recalibrar sus políticas a medida que cambian las señales de oferta y demanda es el movimiento correcto.

Aquí hay un ejemplo. Suponga que está administrando un artículo crítico controlando su punto de pedido (ROP) en 25 unidades y su cantidad de pedido (OQ) en 48. Puede sentirse como una roca de estabilidad al aferrarse a esos dos números, pero al hacerlo puede dejar que otros números fluctúen dramáticamente. Específicamente, sus futuros niveles de servicio, tasas de llenado y costos operativos podrían reiniciarse mientras usted se obsesiona con mantener el ROP y el OQ de ayer. Cuando se determinó originalmente la política, la demanda era estable y los plazos de entrega eran predecibles, lo que generaba niveles de servicio de 99% en un artículo importante. Pero ahora la demanda está aumentando y los plazos de entrega son más largos. ¿Realmente va a esperar el mismo resultado (nivel de servicio 99%) utilizando los mismos conjuntos de entradas ahora que la demanda y los plazos de entrega son tan diferentes? Por supuesto que no. Suponga que sabe que, dados los cambios recientes en la demanda y el tiempo de entrega, para lograr el mismo objetivo de nivel de servicio de 99%, debe aumentar el ROP a 35 unidades. Si mantuviera el ROP en 25 unidades, su nivel de servicio caería a 92%. ¿Es mejor saber esto de antemano o verse obligado a reaccionar cuando se enfrenta a desabastecimientos?

Lo que hace el software de planificación y optimización de inventario es hacer visibles las conexiones entre las métricas de rendimiento como la tasa de servicio y los parámetros de control como ROP y ROQ. Lo invisible se vuelve visible, permitiéndole hacer ajustes razonados que mantienen sus métricas donde las necesita ajustando las palancas de control disponibles para su uso. El uso de métodos de pronóstico probabilístico le permitirá generar Predicciones clave de rendimiento (KPP) de rendimiento y costos al tiempo que identifica acciones correctivas a corto plazo, como movimientos de inventario específicos que ayudan a evitar problemas y aprovechar oportunidades. No hacerlo pone la planificación de su cadena de suministro en una camisa de fuerza, al igual que el mariscal de campo que se niega a escuchar.

Es cierto que un entorno empresarial en constante cambio requiere una vigilancia constante y una reacción ocasional. Pero el software adecuado de optimización de inventario y previsión de la demanda puede volver a calcular sus parámetros de control a escala con unos pocos clics del mouse y dar pistas a su sistema ERP sobre cómo mantener todo en curso a pesar de la constante turbulencia.  El ruido ya está en su sistema en forma de variabilidad de la oferta y la demanda. ¿Será proactivamente audible o se apegará a un plan anterior y cruzará los dedos para que las cosas salgan bien?

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

Me he parado frente a miles de estudiantes. Han sido más o menos jóvenes, más o menos técnicos, más o menos experimentados y más o menos interesados. He hecho esto como miembro de la facultad universitaria desde 1972, primero en el Instituto de Tecnología de Massachusetts, luego en la Universidad de Harvard y finalmente en la Escuela de Ingeniería del Instituto Politécnico Rensselaer. Entre Harvard y RPI abandoné la academia temporalmente para cofundó Smart Software con Charlie Smart y Nelson Hartunian. Entonces, desde entonces, también he estado ocupado capacitando a los usuarios comerciales para que aprovechen el poder de los análisis avanzados para la previsión y la optimización del inventario.

Mientras escribo esto, acabo de regresar a mi oficina en RPI después de presentarles a los estudiantes de primer año de Ingeniería Industrial los conceptos básicos de la gestión de inventario. Si se apegan al programa, seguirán tomando los cursos requeridos en cadena de suministro, simulación de sistemas, análisis estadístico y optimización. Les conté historias sobre lo útiles que serían para sus empresas si decidieran hacer carrera en el mundo de la cadena de suministro. Si hubiera tenido más tiempo, habría mencionado cuán capaces serán cuando se gradúen en relación con muchos de sus pares corporativos. Estos estudiantes de primer año están listos y dispuestos a seguir el curso, absorbiendo todas las técnicas y teorías que podemos arrojarles, y perfeccionando sus habilidades prácticas en trabajos de verano o asignaciones cooperativas.

Lo que no les dije es que muchos de ellos tendrán que trabajar para mantener su intensidad cuando estén en el trabajo. Es una triste verdad que, por la razón que sea, muchos profesionales del inventario se asientan en una especie de estancamiento que impide la capacidad de sus empresas para explotar las últimas tecnologías, como la previsión de demanda avanzada basada en la nube y la optimización del inventario. Reúna a suficientes de esas personas en un solo lugar y la agilidad y la eficiencia mejorada desaparecerán.

Creo que uno de los factores que aburre a las personas es que el proceso de implementación con frecuencia se siente dolorosamente incremental y prolongado. A menudo comienza con un inventario aleccionador de datos relevantes, su corrección y su actualidad. Luego pasa a un descubrimiento, a menudo incómodo, de que realmente no existe un proceso sistemático y la consiguiente necesidad de diseñar uno bueno en el futuro. Lo siguiente es la necesidad de aprender a usar un nuevo paquete de software. Ese paso implica aprender nuevo vocabulario, cierto nivel de pensamiento probabilístico, la capacidad de interpretar nuevos gráficos y tablas, sin mencionar una nueva interfaz de software. Todo esto requiere tiempo y esfuerzo.

Descubrimos que algunas cosas ayudan a los nuevos clientes a mantener el rumbo. Uno es tener un campeón entre la gerencia, un patrocinador ejecutivo, que pueda dar fe de la importancia comercial de una implementación exitosa mientras asegura que los usuarios reciban apoyo con educación continua. Un segundo es identificar y capacitar a uno o dos superusuarios que tengan combinaciones inusuales de habilidades técnicas y de comunicación. Un tercero consiste en dividir la capacitación en fragmentos del tamaño de un bocado y evaluar la comprensión después de cada fragmento y repetir este proceso hasta que quede claro que los nuevos conceptos, el vocabulario y el proceso se absorben por completo. Pero todas esas maniobras se desvanecerán sin que la gerencia se involucre y esté lista para mantener el rumbo. Las prácticas de planificación de inventario vigentes durante muchos años no se reemplazarán por completo en un proceso de implementación de tres meses. Tienes que quererlo para conseguirlo.

Puede que recuerdes la historia de Goldilocks de tu juventud hace mucho tiempo. A veces la papilla estaba demasiado caliente, a veces demasiado fría, pero solo una vez estaba bien. Ahora que somos adultos, podemos traducir ese cuento de hadas en un principio profesional para la planificación del inventario: puede haber muy poco o demasiado inventario, y hay un nivel de Ricitos de Oro que es “perfecto”. Este blog trata de encontrar ese punto dulce.

Para ilustrar nuestra fábula de la cadena de suministro, considere este ejemplo. Imagine que vende repuestos para mantener los sistemas de sus clientes en funcionamiento. Usted ofrece una parte de servicio en particular que le cuesta $100 pero se vende por un margen de beneficio de 20%. Puede hacer $20 en cada unidad que vende, pero no puede quedarse con el $20 completo debido a los costos operativos de inventario que soporta para poder vender la pieza. Hay costos de mantenimiento para mantener la pieza en buen estado mientras está en stock y costos de pedido para reabastecer las unidades que vende. Finalmente, a veces se pierden ingresos por ventas perdidas debido a desabastecimientos.  

Estos costos operativos pueden estar directamente relacionados con la forma en que administra la pieza en el inventario. Para nuestro ejemplo, suponga que utiliza una política de inventario (Q,R), donde Q es la cantidad del pedido de reposición y R es el punto de pedido. Suponga además que la razón por la que no está fabricando $30 por unidad es que tiene competidores, y los clientes obtendrán la pieza de ellos si no pueden obtenerla de usted.

Tanto sus ingresos como sus costes dependen de formas complejas de sus elecciones de Q y R. Estas determinarán cuánto pide, cuándo y, por tanto, con qué frecuencia pide, con qué frecuencia se agota y, por tanto, cuántas ventas pierde y cuánto dinero en efectivo que atas en el inventario. Es imposible calcular el costo de estas relaciones con conjeturas, pero el software moderno puede hacer que las relaciones sean visibles y calcular las cifras en dólares que necesita para guiar su elección de valores para Q y R. Lo hace ejecutando simulaciones probabilísticas detalladas y basadas en hechos. que predicen los costes y el rendimiento promediando un gran número de escenarios de demanda realistas.  

Con estos resultados en la mano, puede calcular el margen asociado con los valores (Q,R) usando la fórmula simple

Margen = (Demanda - Ventas perdidas) x Beneficio por unidad vendida - Costos de pedido - Costos de mantenimiento.

En esta fórmula, las ventas perdidas, los costos de pedido y los costos de mantenimiento dependen del punto de pedido R y la cantidad de pedido Q.

La Figura 1 muestra el resultado de las simulaciones que fijaron Q en 25 unidades y variaron R de 10 a 30 en pasos de 5. Si bien la curva es bastante plana en la parte superior, ganaría más dinero manteniendo un inventario disponible de alrededor de 25 unidades ( que corresponde al ajuste R = 20). Más inventario, a pesar de un mayor nivel de servicio y menos ventas perdidas, generaría un poco menos de dinero (y vincularía mucho más efectivo), y menos inventario generaría mucho menos.

Figura 1: Mostrando que puede haber muy poco o demasiado inventario disponible

Sin confiar en el software de simulación de inventario, no podríamos descubrir

• a) que es posible llevar muy poco y demasiado inventario
• b) cuál es el mejor nivel de inventario
• c) cómo llegar allí mediante las elecciones adecuadas del punto de pedido R y la cantidad de pedido Q.

Sin una comprensión explícita de lo anterior, las empresas tomarán decisiones de inventario diarias basándose en la intuición y los métodos de regla empírica basados en promedios. Las compensaciones descritas aquí no están expuestas y la combinación resultante de inventario produce un retorno mucho menor, perdiendo cientos de miles a millones por año en ganancias perdidas. Así que sé como Ricitos de Oro. Con los sistemas y las herramientas de software correctos, ¡usted también puede hacerlo bien!    

Administrar el inventario en una sola instalación es bastante difícil, pero el problema se vuelve mucho más complejo cuando hay múltiples instalaciones dispuestas en múltiples escalones. La complejidad surge de las interacciones entre los escalones, con demandas en los niveles más bajos que aumentan y cualquier escasez en los niveles más altos se reduce en cascada.

Si cada una de las instalaciones se administrara de forma aislada, se podrían usar métodos estándar, sin tener en cuenta las interacciones, para establecer parámetros de control de inventario, como puntos de pedido y cantidades de pedido. Sin embargo, ignorar las interacciones entre niveles puede conducir a fallas catastróficas. La experiencia y el ensayo y error permiten el diseño de sistemas estables, pero esa estabilidad puede verse afectada por cambios en los patrones de demanda o tiempos de entrega o por la adición de nuevas instalaciones. El análisis avanzado de la cadena de suministro ayuda en gran medida a hacer frente a tales cambios, lo que proporciona un "sandbox" seguro dentro del cual probar los cambios propuestos en el sistema antes de implementarlos. Este blog ilustra ese punto.

El escenario

Para tener alguna esperanza de discutir este problema de manera útil, este blog simplificará el problema al considerar la jerarquía de dos niveles que se muestra en la Figura 1. Imagine que las instalaciones en el nivel inferior son almacenes (WH) desde los cuales se pretende satisfacer las demandas de los clientes. , y que los artículos de inventario en cada WH son piezas de servicio que se venden a una amplia gama de clientes externos.

Figura 1: Estructura general de un tipo de sistema de inventario de dos niveles

Imagine que el nivel superior consiste en un único centro de distribución (DC) que no atiende a los clientes directamente pero sí reabastece los WH. Para simplificar, suponga que el centro de distribución en sí se reabastece desde una fuente que siempre tiene (o produce) existencias suficientes para enviar inmediatamente las piezas al centro de distribución, aunque con cierto retraso. (Alternativamente, podríamos considerar que el sistema tiene tiendas minoristas abastecidas por un almacén).

Cada nivel se puede describir en términos de niveles de demanda (tratados como aleatorios), plazos de entrega (aleatorios), parámetros de control de inventario (aquí, valores mínimos y máximos) y política de escasez (aquí, se permiten pedidos pendientes).

El método de análisis

La literatura académica ha avanzado en este problema, aunque generalmente a costa de simplificaciones necesarias para facilitar una solución puramente matemática. Nuestro enfoque aquí es más accesible y flexible: simulación Monte Carlo. Es decir, construimos un programa informático que incorpora la lógica de funcionamiento del sistema. El programa “crea” una demanda aleatoria en el nivel de WH, procesa la demanda de acuerdo con la lógica de una política de inventario elegida y crea demanda para el CD agrupando las solicitudes aleatorias de reposición realizadas por los WH. Este enfoque nos permite observar muchos días simulados de operación del sistema mientras observamos eventos significativos como desabastecimientos en cualquier nivel.

Un ejemplo

Para ilustrar un análisis, simulamos un sistema que consta de cuatro WH y un DC. La demanda promedio varió entre los WH. La reposición del CD a cualquier WH tomó de 4 a 7 días, con un promedio de 5,15 días. La reposición de la CC desde la Fuente tomó 7, 14, 21 o 28 días, pero 90% del tiempo fue 21 o 28 días, lo que hace un promedio de 21 días. Cada instalación tenía valores mínimos y máximos establecidos por el criterio del analista después de algunos cálculos aproximados.

La Figura 2 muestra los resultados de un año de operación diaria simulada de este sistema. La primera fila de la figura muestra la demanda diaria del artículo en cada WH, que se supuso que era "puramente aleatoria", lo que significa que tenía una distribución de Poisson. La segunda fila muestra el inventario disponible al final de cada día, con los valores mínimo y máximo indicados por líneas azules. La tercera fila describe las operaciones en el CD. Contrariamente a la suposición de gran parte de la teoría, la demanda en el DC no estaba cerca de ser Poisson, ni tampoco la demanda fuera del DC a la Fuente. En este escenario, los valores Mín. y Máx. fueron suficientes para mantener alta la disponibilidad de artículos en cada WH y en el CD, y no se observaron desabastecimientos en ninguna de las cinco instalaciones.

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Figura 2 – Año de operación simulado de un sistema con cuatro WHs y un DC.

Ahora vamos a variar el escenario. Cuando los desabastecimientos son extremadamente raros, como en la Figura 2, a menudo hay un exceso de inventario en el sistema. Supongamos que alguien sugiere que el nivel de inventario en el centro de distribución parece un poco alto y piensa que sería una buena idea ahorrar dinero allí. Su sugerencia para reducir las existencias en el CD es reducir el valor de Min en el CD de 100 a 50. ¿Qué sucede? Podrías adivinar, o podrías simular.

La figura 3 muestra la simulación: el resultado no es agradable. El sistema funciona bien durante gran parte del año, luego el centro de distribución se queda sin existencias y no puede ponerse al día a pesar de enviar órdenes de reposición cada vez mayores a la fuente. Tres de los cuatro WH descienden en espirales de muerte al final del año (y WH1 sigue a partir de entonces). La simulación ha puesto de relieve una sensibilidad que no se puede ignorar y ha marcado una mala decisión.

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Figura 3: efectos simulados de reducir el Min en el DC.

Ahora los gerentes de inventario pueden volver a la mesa de diseño y probar otras formas posibles de reducir la inversión en inventario a nivel de CD. Un movimiento que siempre ayuda, si usted y su proveedor pueden lograrlo juntos, es crear un sistema más ágil al reducir el tiempo de reabastecimiento. Trabajar con la fuente para garantizar que el centro de distribución siempre obtenga sus reabastecimientos en 7 o 14 días estabiliza el sistema, como se muestra en la Figura 4.

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Figura 4: efectos simulados de reducir el tiempo de espera para reponer el centro de distribución.

Desafortunadamente, no se ha logrado la intención de reducir el inventario en el DC. El recuento de inventario diario original era de unas 80 unidades y sigue siendo de unas 80 unidades después de reducir el mínimo del centro de distribución y mejorar drásticamente el tiempo de entrega de la fuente al centro de distribución. Pero con el modelo de simulación, el equipo de planificación puede probar otras ideas hasta llegar a un rediseño satisfactorio. O, dado que la Figura 4 muestra que el inventario de CD comienza a coquetear con cero, podrían pensar que es prudente aceptar la necesidad de un promedio de aproximadamente 80 unidades en el CD y buscar formas de recortar la inversión en inventario en los WH.

la comida para llevar

1. La optimización de inventario de varios niveles (MEIO) es compleja. Muchos factores interactúan para producir comportamientos del sistema que pueden resultar sorprendentes incluso en sistemas simples de dos niveles.
2. La simulación de Monte Carlo es una herramienta útil para los planificadores que necesitan diseñar nuevos sistemas o modificar los existentes.