Se requiere inventario cuando el tiempo de suministro es mayor que la necesidad de un producto o material.

La cantidad de inventario necesaria es igual al consumo máximo esperado antes de la próxima reposición.

Entonces, los factores para determinar la cantidad de inventario requerido son el consumo, el tiempo de reposición (RT) y la variabilidad de ambos. Es algo como: I = consumo x RT x FactorSeguridad, donde FactorSeguridad es un factor para cubrir la variabilidad.

Nota: El consumo o la venta son equivalentes para este análisis. Todo este análisis es válido por SKU - unidad de mantenimiento de existencias.

La mayoría de las organizaciones que administran inventarios hacen algunas de estas cosas:

• Determinan un stock mínimo o de seguridad. Cuando el inventario alcanza este stock, se realiza un pedido de reposición.

• La cantidad a reponer es una EOQ - Cantidad Económica de Orden o está determinada por un pronóstico.

Los resultados:

• El tiempo entre dos pedidos consecutivos depende de la variabilidad del consumo, por lo que el tiempo entre dos reabastecimientos también es variable.

• Y el tiempo de reabastecimiento también es largo porque las cantidades mínimas para ordenar cubren muchos días (o semanas o meses) de consumo.
  

• Como ya se mencionó, el inventario requerido para cubrir todo el consumo futuro (fill rate del 100%) da como resultado una cantidad muy alta en estas condiciones.

Conclusión:

Como la mayor parte del inventario se determinó con un pronóstico, que no es 100% exacto, el inventario termina con un exceso para algunos artículos y escasez para otros.

Como el pronóstico es responsable de los errores contenidos en el inventario, la dirección habitual es tratar de mejorar el pronóstico.

Existen muchas técnicas para mejorarlo, teniendo en cuenta múltiples variables, utilizando algoritmos sofisticados. Hoy, AI se está utilizando para probar mejoras en esta área.

Sin embargo, ¿en cuánto podemos reducir los inventarios con un mejor pronóstico? ¿O reducir los agotados?

El problema se extiende y es crónico porque no existen cuestionamientos para los supuestos básicos que conducen al modo actual de operación de la mayoría de las cadenas de suministro.

FILLRATE100 se basa en evitar el pronóstico para la operación diaria.

Esta decisión nos obliga a:

• Fijar la frecuencia para reponer cada SKU. Esta acción reduce también a cero la variabilidad del tiempo de reposición.

• Aumentar la frecuencia tanto como sea posible (o equivalente, reducir el tiempo entre dos órdenes consecutivas al mínimo posible).

Los resultados esperados:

• Los agotados se resuelven mucho más rápido, si hay alguno.

• El inventario como resultado de mucho menos tiempo y mucha menos variabilidad, se reduce considerablemente.

¿Por qué esta idea es tan disruptiva?

Todas las políticas que generan lotes más grandes (producción, compras, transporte, etc.) se basan en minimizar los costos logísticos. La disrupción es desafiar la validez de esos costos.

Por ejemplo:

Una política típica es enviar solo camiones completos, porque el costo de flete unitario es menor que el envío de camiones medio llenos.

Ahora, considere lo que sucede cuando esperamos que los camiones estén llenos. Algunos artículos llegan tarde y tenemos agotados. Para remediar eso, llenamos los camiones con más de lo necesario, y esos artículos terminan en exceso.

Con nuestra sugerencia, no enviaríamos más camiones por día. Tal vez algunos de ellos no están completos, y según los cálculos del costo unitario, creemos que estamos aumentando los costos. Sin embargo, no hemos aumentado el número de camiones, por lo que el costo del flete es exactamente el mismo que antes. Puede ser incluso más bajo, transportando menos peso.

Este es solo un ejemplo para mostrar cómo los supuestos básicos para tomar decisiones en logística son defectuosos y, al desafiarlos, podemos construir una innovación disruptiva.

Nota: Todas estas ideas fueron desarrolladas por el fallecido Dr. Eliyahu Goldratt, autor de La Meta.

Acción 1

Para cada ubicación, decida una frecuencia fija para reponer cada SKU en esa ubicación. Para la mayoría de los casos, cuando la ubicación de origen es otro almacén, la reposición diaria es razonable. Para un CD, donde el origen (fuente) es una planta o un proveedor externo, la frecuencia razonable es de alrededor de una o dos semanas.

Acción 2

Para cada ubicación de SKU, decida un búfer (o buffer o amortiguador) inicial (el búfer es un inventario objetivo en unidades). Aquí hacemos algunos cálculos, sin embargo, no es crítico hacer un cálculo perfecto, ya que los buffers serán monitoreados y ajustados para seguir las tendencias de consumo.

Acción 3

En el día predeterminado para cada SKU, genere un pedido para reponer solo lo que se consumió. Otra forma de calcular esto es Order = Buffer - OnHand - Transit. Envíe los pedidos con la frecuencia decidida.

Acción 4

El consumo no solo tiene variaciones alrededor de un promedio. El promedio puede crecer o disminuir.

Necesitamos un mecanismo para ajustar el tamaño del búfer a la nueva realidad, para que no tengamos agotados cuando la demanda crezca o exceso de inventario cuando la demanda disminuya.

El buffer está dividido en tres zonas. La parte inferior es roja, la del medio es amarilla y la superior es verde.

Para cada SKU en cada ubicación tenemos un buffer. Y también tenemos el stock en mano y el stock en tránsito. Definimos el estado del búfer = En mano / búfer. Los colores que puede tomar el estado del búfer son:

• Negro: cero En Mano, un agotado.

• Rojo: entre 0 y 1/3.

• Amarillo: entre 1/3 y 2/3.

• Verde: entre 2/3 y 1.

• Azul claro: más de 1, exceso de inventario.

El mecanismo para ajustar los buffers es:

• Obtenga el estado del búfer todos los días para cada SKU-Location.

• Cuando el búfer estuvo rojo más de un límite predeterminado, decimos que estuvo TMR - Demasiado rojo.

• Cuando el búfer estuvo verde más de un límite predeterminado, decimos que estuvo TMG - Demasiado verde.

• TMR desencadena un aumento de 1/3 del búfer. Esto le dice al sistema que reponga el consumo más el aumento.

• TMG desencadena una disminución de 1/3 del búfer. El nuevo color verde está debajo de Disponible, por lo que no se solicitan reabastecimientos hasta que el inventario se consuma debajo del nuevo búfer.

• Debe pasar un tiempo de reabastecimiento completo antes de buscar otro ajuste, para evitar una sobre reacción del sistema.
  

El pronóstico no es conocimiento. Sin embargo, cuando tenemos conocimiento, lo usamos.

Ejemplos de conocimiento:

• La estacionalidad y las promociones son eventos en los que sabemos que la demanda será mucho mayor de lo habitual. Podemos preparar nuestros amortiguadores para enfrentar ese evento en buena forma. (Un tutorial separado explica el procedimiento sugerido en estos casos).
  

• Productos descontinuados. No necesitamos esperar a que TMG reduzca el búfer. Podemos establecer directamente el búfer en cero.