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Si ha trabajado, aunque sea un poco en la gestión de inventarios, ha desarrollado un aprecio por la complejidad del trabajo. También probablemente se ha dado cuenta de algunos hechos importantes en el camino:
A veces, parece que un trabajo en la cadena de suministro sería fácil si no fuera por la constante aleatoriedad: La demanda de los clientes es aleatoria. Los tiempos de entrega de los proveedores son aleatorios. Los precios de las materias primas son aleatorios. El valor global del dinero es aleatorio. Si usted viviera en un mundo sin aleatoriedad, podría averiguar exactamente qué hacer y cuándo hacerlo para ayudar a tu empresa a obtener el mayor beneficio.
En el mundo real, necesita proyecciones de demanda y modelización de inventario para ayudarle a aprovechar esa aleatoriedad y transformarla en resultados cuantificables. Estos métodos se basan en matemáticas y estadísticas, por lo que es útil dejar que el software se ocupe de los detalles técnicos mientras usted dirige el barco. Los modelos pueden decirle: "Aquí están los riesgos y beneficios si hace tal cosa, y aquí hay otra versión si hace esto en su lugar."
Hay modelos y modelos. Considere las proyecciones: es tentador, pero en última instancia imprudente, confiar en modelos de proyección que prometen: "Aquí está la demanda exacta del Producto ABC dentro de seis meses." Eso es un cuento de hadas.
Supongamos que usted tiene una proyección casi precisa de la demanda más probable para algún artículo en el próximo período de planificación. Eso es útil, pero también es insuficiente; la demanda real casi siempre será otro número. Necesita una proyección más completa que prediga toda la distribución de probabilidad de la demanda, no solo el valor más probable. Al ver el panorama completo, puede evaluar los riesgos creados por la variabilidad en la demanda y ajustarse para protegerse contra esos riesgos.
Para superar las probabilidades, primero debe conocerlas. La proyección probabilística es el sucesor moderno de los métodos tradicionales de proyecciones de “un solo número”. Brinda un rango completo de posibles niveles de demanda de artículos, utilizando la teoría de probabilidad para asignar probabilidades a las posibilidades.
Las proyecciones no son el fin del proceso de planificación, sino el comienzo. Para ser efectivos, deben integrarse en modelos de niveles de inventario. Los fundamentos de la modelización del inventario requieren solo aritmética simple: por ejemplo, la cantidad disponible al final de hoy será lo que usted tenía al final de ayer menos cualquier envío realizado hoy, más cualquier reposición que llegue hoy. Pero dado que la demanda y los números de reposición de hoy serán aleatorios, hay muchas formas en que las cosas podrían desarrollarse.
El software moderno puede generar miles de escenarios para exponer toda la gama de posibilidades. Esto se llama simulación de inventario. Como regla general, los sistemas realmente complicados son demasiado para las matemáticas tradicionales con lápiz y papel, por lo que estas simulaciones son el único camino a seguir.
La forma en que se desarrollan los escenarios depende no solo de la aleatoriedad en la demanda y el tiempo de entrega, que usted no puede controlar, sino también de sus elecciones sobre las cosas que sí puede controlar—es decir, la política de inventario y los parámetros.
Por ejemplo, una política de inventario (entre otras) que usted pueda elegir le pide especificar, para cada artículo de inventario, los valores de dos parámetros de inventario: un punto de reorden y una cantidad de pedido. Si establece el punto de reorden en 10 unidades y la cantidad de pedido en 25 unidades, generaría un pedido de reposición de 25 unidades más cuando el stock disponible baje a 10 o menos. La política también debe especificar qué sucede cuando hay una falta de stock. ¿Pierde la venta, o el cliente aceptará un pedido pendiente?
Solo cuando usted ha modelado la incertidumbre en la demanda y el tiempo de entrega, al mismo tiempo que especifique una política de inventario y valores de parámetros, puede generar simulaciones significativas. En ese punto, el software puede decirle: "Si maneja su inventario de esta manera, aquí tiene una imagen completa de todas las formas en que esto podría desarrollarse." Algunas de esas formas serían buenas para su negocio y otras no, por lo que el análisis le permite evaluar los riesgos y beneficios de sus decisiones antes de comprometerte con ellas.
El siguiente paso en la cadena de decisiones es decidir si le gusta lo que las simulaciones indican que ocurrirá. Ahora, no es algo habitual para la mayoría de nosotros enfrentarnos a una gran cantidad de números y decidir de inmediato si nos hacen felices. El software simplifica el problema calculando métricas de rendimiento resumidas a partir de los resultados de la simulación. Estas métricas ponen las consecuencias de sus decisiones para gestionar un artículo en términos monetarios dentro de tres categorías de costos: costos de almacenamiento, costos de pedido y costos de escasez.
Sus contadores deberían poder decirle cuánto cuesta mantener una unidad de cualquier artículo en stock por un día. Del mismo modo, pueden estimar los costos administrativos de realizar un pedido de reposición. Un poco más complicado es la estimación del costo monetario de no tener una unidad en stock cuando un cliente la solicita: obviamente, hay una pérdida de ingresos, y a veces se incurren en penalizaciones, y siempre hay alguna pérdida de "buen voluntad" intangible.
Algunas empresas monetizan los tres componentes de costos. Otras prefieren tratar las faltas de stock de manera diferente y expresarlas en términos del porcentaje de unidades demandadas que no están disponibles para la venta de inmediato. Las dos métricas que se utilizan comúnmente para medir las faltas de stock de maneras algo diferentes son el nivel de servicio y la tasa de llenado.
Todo este análisis se une cuando el software expone los vínculos entre las elecciones que usted puede hacer y sus consecuencias. Dado que las decisiones sobre los parámetros de control de inventario pueden disminuir algunos componentes de costos, pero aumentar otros, necesitas considerar cómo se compensan.
Por ejemplo, supongamos que usted aumenta el punto de reorden de un artículo. Esto tendrá tanto consecuencias buenas como malas en los costos. El inventario promedio disponible aumentará, por lo que los costos de mantenimiento subirán. Por otro lado, el tiempo entre faltas de stock aumentará, por lo que el costo de reordenar disminuirá. El efecto en los costos de escasez es menos fácil de anticipar, pero las simulaciones mostrarán cómo podría desarrollarse todo.
Vale la pena señalar que las simulaciones también pueden ayudarle a pensar de manera creativa sobre posibles cambios en factores que están menos directamente bajo su control. Considere el tiempo de entrega del proveedor: puede sentirse atrapado aceptando los tiempos de entrega que su proveedor elija ofrecer (por ejemplo, "Nos esforzaremos mucho para responder en una semana"). Si esto resulta en un desempeño errático, ¿valdría la pena recompensar a su proveedor por una mayor consistencia?
Re-simular sus operaciones con menos variabilidad en los tiempos de entrega revelará los beneficios de una mayor consistencia en la reposición, ayudándole a considerar cambiar los términos de su relación con ese proveedor. De esta manera, las simulaciones pueden abrir nuevas posibilidades de mejora.
El software puede llevar el análisis de las compensaciones a varios niveles. En el nivel más simple, puede darle una vista interactiva de las consecuencias de decisiones particulares: Si aumento mi punto de reorden de 10 unidades a 15, ¿qué pasará con mis costos de almacenamiento, reposición y escasez?
En el siguiente nivel, el software puede mostrarle todas las opciones de diseño que cumplen con ciertos criterios específicos, como "costos de mantenimiento más costos de pedido por debajo de $X y nivel de servicio de al menos 85%". Esto reduce un número infinito de opciones a un conjunto finito, entre las cuales podría elegir basado en otros criterios como la cantidad de trabajo requerida para implementar cada una.
En el nivel más alto, si usted decide expresar los costos de escasez en términos monetarios, puede hacer que el software clasifique automáticamente una gran cantidad de diseños de sistemas e identifique, para cada artículo, los valores del punto de reorden y la cantidad de pedido que resultarían en el costo total más bajo para gestionar ese artículo. Esto es la optimización de inventario.
La precisión y la exactitud son fundamentales para el éxito en toda la cadena de suministro. Las herramientas adecuadas de proyecciones y modelos pueden ayudarle a tomar decisiones inteligentes para el crecimiento a largo plazo de su empresa.
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