[et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” custom_margin=”0px||||false|false” custom_padding=”0px||||false|false” global_colors_info=”{}”][et_pb_row admin_label=”Row” module_class=”blog_glob” _builder_version=”4.16″ locked=”off” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ saved_specialty_column_type=”2_3″ _builder_version=”4.16″ custom_padding=”|||” global_colors_info=”{}” custom_padding__hover=”|||”][et_pb_text content_last_edited=”off|desktop” admin_label=”CONTENT” module_class=”post-main_text” _builder_version=”4.20.2″ header_3_text_color=”#0c71c3″ header_3_font_size=”19px” background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” z_index_tablet=”500″ text_text_shadow_horizontal_length_tablet=”0px” text_text_shadow_vertical_length_tablet=”0px” text_text_shadow_blur_strength_tablet=”1px” link_text_shadow_horizontal_length_tablet=”0px” link_text_shadow_vertical_length_tablet=”0px” link_text_shadow_blur_strength_tablet=”1px” ul_text_shadow_horizontal_length_tablet=”0px” ul_text_shadow_vertical_length_tablet=”0px” ul_text_shadow_blur_strength_tablet=”1px” ol_text_shadow_horizontal_length_tablet=”0px” ol_text_shadow_vertical_length_tablet=”0px” ol_text_shadow_blur_strength_tablet=”1px” quote_text_shadow_horizontal_length_tablet=”0px” quote_text_shadow_vertical_length_tablet=”0px” quote_text_shadow_blur_strength_tablet=”1px” header_text_shadow_horizontal_length_tablet=”0px” header_text_shadow_vertical_length_tablet=”0px” header_text_shadow_blur_strength_tablet=”1px” header_2_text_shadow_horizontal_length_tablet=”0px” header_2_text_shadow_vertical_length_tablet=”0px” header_2_text_shadow_blur_strength_tablet=”1px” header_3_text_shadow_horizontal_length_tablet=”0px” header_3_text_shadow_vertical_length_tablet=”0px” header_3_text_shadow_blur_strength_tablet=”1px” header_4_text_shadow_horizontal_length_tablet=”0px” header_4_text_shadow_vertical_length_tablet=”0px” header_4_text_shadow_blur_strength_tablet=”1px” header_5_text_shadow_horizontal_length_tablet=”0px” header_5_text_shadow_vertical_length_tablet=”0px” header_5_text_shadow_blur_strength_tablet=”1px” header_6_text_shadow_horizontal_length_tablet=”0px” header_6_text_shadow_vertical_length_tablet=”0px” header_6_text_shadow_blur_strength_tablet=”1px” box_shadow_horizontal_tablet=”0px” box_shadow_vertical_tablet=”0px” box_shadow_blur_tablet=”40px” box_shadow_spread_tablet=”0px” use_border_color=”off” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n
A menudo nos encontramos con m\u00e9todos de planificaci\u00f3n de puntos de pedido basados en Excel. En esta publicaci\u00f3n, detallamos un enfoque que utiliz\u00f3 un cliente antes de continuar con Smart. Describimos c\u00f3mo funcionaba su hoja de c\u00e1lculo, los enfoques estad\u00edsticos en los que se basaba, los pasos que los planificadores siguieron en cada ciclo de planificaci\u00f3n y sus motivaciones declaradas para usar (y realmente gustarles) esta hoja de c\u00e1lculo desarrollada internamente.<\/p>\n
Su proceso mensual consist\u00eda en actualizar un nuevo mes de datos reales en la "hoja de puntos de pedido". Una f\u00f3rmula incrustada volvi\u00f3 a calcular el punto de pedido (ROP) y el nivel de pedido hasta (m\u00e1x.). Funcion\u00f3 as\u00ed:<\/p>\n
Los promedios hist\u00f3ricos y las desviaciones est\u00e1ndar utilizaron 52 semanas de historial continuo (es decir, la semana m\u00e1s nueva reemplaz\u00f3 a la semana m\u00e1s antigua en cada per\u00edodo). La desviaci\u00f3n est\u00e1ndar de la demanda se calcul\u00f3 utilizando la funci\u00f3n "stdevp" en Excel.<\/p>\n
Cada mes, se volvi\u00f3 a calcular un nuevo ROP. Tanto la demanda promedio como la desviaci\u00f3n est\u00e1ndar fueron modificadas por la demanda de la nueva semana, que a su vez actualiz\u00f3 la ROP.<\/p>\n
El ROP predeterminado siempre se basa en la l\u00f3gica anterior. Sin embargo, los planificadores har\u00edan cambios bajo ciertas condiciones:<\/p>\n
1. Los planificadores aumentar\u00edan el Min para piezas econ\u00f3micas para reducir el riesgo de recibir un golpe de entrega a tiempo (OTD) en una pieza econ\u00f3mica.<\/p>\n
2. La hoja de Excel identific\u00f3 cualquier parte con una ROP reci\u00e9n calculada que era \u00b1 20% diferente de la ROP actual.<\/p>\n
3. Los planificadores revisaron las piezas que superaban el umbral de excepci\u00f3n, propusieron cambios y obtuvieron la aprobaci\u00f3n de un gerente.<\/p>\n
4. Los planificadores revisaron los elementos con aciertos OTD y aumentaron el ROP en funci\u00f3n de su intuici\u00f3n. Los planificadores continuaron monitoreando esas partes durante varios per\u00edodos y bajaron el ROP cuando sintieron que era seguro.<\/p>\n
5. Una vez que se determinaron el ROP y la cantidad m\u00e1xima, el archivo de resultados revisados se envi\u00f3 a TI, quien lo carg\u00f3 en su ERP.<\/p>\n
6. El sistema ERP luego gestionaba el reabastecimiento diario y la gesti\u00f3n de pedidos.<\/p>\n
Objetivamente, este fue quiz\u00e1s un enfoque superior al promedio para la gesti\u00f3n de inventario. Por ejemplo, algunas empresas desconocen el v\u00ednculo entre la variabilidad de la demanda y los requisitos de existencias de seguridad y conf\u00edan exclusivamente en la regla de los m\u00e9todos o la intuici\u00f3n. Sin embargo, hay problemas con su enfoque:<\/p>\n
1. Actualizaciones manuales de datos<\/strong> 2. Talla \u00fanica para todas las existencias de seguridad<\/strong> 3. El inventario de seguridad es inexacto.<\/strong>\u00a0 Los art\u00edculos que se planean para esta empresa son repuestos para apoyar equipos de diagn\u00f3stico. La demanda en la mayor\u00eda de estas partes es muy intermitente y espor\u00e1dica. Por lo tanto, la elecci\u00f3n de usar un promedio para calcular la demanda de tiempo de entrega no era irrazonable si acepta la necesidad de ignorar la variabilidad en los tiempos de entrega. Sin embargo, la confianza en un Distribuci\u00f3n normal<\/em> determinar el inventario de seguridad fue un gran error que result\u00f3 en inventarios de seguridad inexactos. La empresa declar\u00f3 que sus niveles de servicio para art\u00edculos con plazos de entrega prolongados se encontraban en el rango de 90% en comparaci\u00f3n con su objetivo de 97,7%, y que compensaron la diferencia con los env\u00edos urgentes. Los niveles de servicio logrados para art\u00edculos con plazos de entrega m\u00e1s cortos fueron de aproximadamente 80%, a pesar de que el objetivo era 88,4%. Calcularon las existencias de seguridad de forma incorrecta porque su demanda no tiene "forma de campana", pero eligieron las existencias de seguridad asumiendo que as\u00ed era. Esta simplificaci\u00f3n da como resultado la falta de objetivos de nivel de servicio, lo que obliga a la revisi\u00f3n manual de muchos elementos que luego deben ser "supervisados manualmente durante varios per\u00edodos" por un planificador. \u00bfNo ser\u00eda mejor asegurarse de que el punto de reorden cumpliera con el nivel de servicio exacto que deseaba desde el principio? Esto garantizar\u00eda que alcance sus niveles de servicio y minimice la intervenci\u00f3n manual innecesaria.<\/p>\n Hay un cuarto problema que no est\u00e1 en la lista pero que vale la pena mencionar. La hoja de c\u00e1lculo no pudo rastrear tendencias o patrones estacionales. Los promedios hist\u00f3ricos ignoran la tendencia y la estacionalidad, por lo que la demanda acumulada durante el tiempo de entrega utilizada en el ROP ser\u00e1 sustancialmente menos precisa para las piezas de tendencia o estacionales. El equipo de planificaci\u00f3n reconoci\u00f3 esto pero no sinti\u00f3 que fuera un problema leg\u00edtimo, razonando que la mayor parte de la demanda era intermitente y no ten\u00eda estacionalidad. Es importante que el modelo detecte la tendencia y la estacionalidad de los datos intermitentes, si existen, pero no encontramos que sus datos exhiban estos patrones. Entonces, acordamos que esto no era un problema. para ellos<\/em>. Pero a medida que el ritmo de planificaci\u00f3n aumenta hasta el punto de que la demanda se reparte a diario<\/em>, incluso la demanda intermitente muy a menudo resulta tener una estacionalidad de d\u00eda de la semana y, a veces, de semana del mes. Si no corre a una frecuencia m\u00e1s alta ahora, tenga en cuenta que puede verse obligado a hacerlo pronto para mantenerse al d\u00eda con una competencia m\u00e1s \u00e1gil. En ese momento, el procesamiento basado en hojas de c\u00e1lculo simplemente no podr\u00e1 mantenerse al d\u00eda.<\/p>\n En conclusi\u00f3n, no use hojas de c\u00e1lculo. No conducen a an\u00e1lisis hipot\u00e9ticos significativos, requieren demasiado trabajo y la l\u00f3gica subyacente debe simplificarse para que el proceso sea lo suficientemente r\u00e1pido como para que sea \u00fatil. En resumen, opte por soluciones especialmente dise\u00f1adas. Y aseg\u00farese de que se ejecuten en la nube.<\/p>\n <\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row column_structure=”1_2,1_2″ admin_label=”row” _builder_version=”4.19.0″ background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” custom_margin=”0px||||false|false” custom_padding=”0px||||false|false” make_fullwidth=”off” use_custom_width=”off” width_unit=”on” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”1_2″ _builder_version=”4.16″ custom_padding=”|||” global_colors_info=”{}” custom_padding__hover=”|||”][et_pb_text content_last_edited=”off|desktop” admin_label=”CONTENT” module_class=”post-main_text” _builder_version=”4.20.2″ header_3_text_color=”#0c71c3″ header_3_font_size=”19px” background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” z_index_tablet=”500″ text_text_shadow_horizontal_length_tablet=”0px” text_text_shadow_vertical_length_tablet=”0px” text_text_shadow_blur_strength_tablet=”1px” link_text_shadow_horizontal_length_tablet=”0px” link_text_shadow_vertical_length_tablet=”0px” link_text_shadow_blur_strength_tablet=”1px” ul_text_shadow_horizontal_length_tablet=”0px” ul_text_shadow_vertical_length_tablet=”0px” ul_text_shadow_blur_strength_tablet=”1px” ol_text_shadow_horizontal_length_tablet=”0px” ol_text_shadow_vertical_length_tablet=”0px” ol_text_shadow_blur_strength_tablet=”1px” quote_text_shadow_horizontal_length_tablet=”0px” quote_text_shadow_vertical_length_tablet=”0px” quote_text_shadow_blur_strength_tablet=”1px” header_text_shadow_horizontal_length_tablet=”0px” header_text_shadow_vertical_length_tablet=”0px” header_text_shadow_blur_strength_tablet=”1px” header_2_text_shadow_horizontal_length_tablet=”0px” header_2_text_shadow_vertical_length_tablet=”0px” header_2_text_shadow_blur_strength_tablet=”1px” header_3_text_shadow_horizontal_length_tablet=”0px” header_3_text_shadow_vertical_length_tablet=”0px” header_3_text_shadow_blur_strength_tablet=”1px” header_4_text_shadow_horizontal_length_tablet=”0px” header_4_text_shadow_vertical_length_tablet=”0px” header_4_text_shadow_blur_strength_tablet=”1px” header_5_text_shadow_horizontal_length_tablet=”0px” header_5_text_shadow_vertical_length_tablet=”0px” header_5_text_shadow_blur_strength_tablet=”1px” header_6_text_shadow_horizontal_length_tablet=”0px” header_6_text_shadow_vertical_length_tablet=”0px” header_6_text_shadow_blur_strength_tablet=”1px” box_shadow_horizontal_tablet=”0px” box_shadow_vertical_tablet=”0px” box_shadow_blur_tablet=”40px” box_shadow_spread_tablet=”0px” use_border_color=”off” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n
Las hojas de c\u00e1lculo requer\u00edan actualizaci\u00f3n manual. Para volver a calcular, se requer\u00edan varios pasos, cada uno con su propia dependencia. Primero, era necesario ejecutar un volcado de datos desde el sistema ERP. En segundo lugar, un planificador necesitar\u00eda abrir la hoja de c\u00e1lculo y revisarla para asegurarse de que los datos se hayan importado correctamente. En tercer lugar, necesitaban revisar el resultado para asegurarse de que se calcul\u00f3 como se esperaba. En cuarto lugar, se requer\u00edan pasos manuales para devolver los resultados al sistema ERP.<\/p>\n
O en este caso, \u201cuna de dos tallas sirve para todos\u201d. La elecci\u00f3n de utilizar una desviaci\u00f3n est\u00e1ndar de 2x y 1,2x para art\u00edculos con plazos de entrega largos y cortos, respectivamente, equivale a niveles de servicio de 97,71 TP3T y 88,41 TP3T. Este es un gran problema ya que es l\u00f3gico que no todas las partes de cada grupo requieran el mismo nivel de servicio. Algunas partes tendr\u00e1n un mayor dolor por falta de existencias que otras y viceversa. Por lo tanto, los niveles de servicio deben especificarse en consecuencia y ser proporcionales a la importancia del art\u00edculo. Descubrimos que estaban experimentando golpes OTD en aproximadamente 20% de sus piezas de repuesto cr\u00edticas, lo que requer\u00eda anulaciones manuales del ROP. La causa ra\u00edz fue que en todos los art\u00edculos con plazos de entrega cortos estaban planificando un objetivo de nivel de servicio de 88.4%. Por lo tanto, lo mejor que pudieron haber obtenido fue almacenar 12% de ese momento, incluso si "seg\u00fan el plan". Hubiera sido mejor planificar objetivos de nivel de servicio de acuerdo con la importancia de la pieza.<\/p>\n