La Calidad del Inventario 馃搵 馃摝

November 20, 2020


Con este nombre, se nos puede venir a la mente el conocido ERI (o IRA en ingl茅s) pero no, no me estoy refiriendo a la exactitud del registro del inventario, la Calidad de Inventario (CI) es un indicador log铆stico que mide los niveles de
inventario determinando los SKUs que est谩n por encima o debajo de los niveles 鈥渁propiados鈥. Y apropiados entre comillas porque siempre habr谩 distintos criterios para determinar los niveles de stock objetivos y ser谩 de acuerdo a tu experiencia y manejo, el que puedas aplicar lo que mejor hace sentido en tu sector/empresa.
En este caso particular, CI se basa en una m茅trica de nivel de servicio al cliente (Fill Rate) que quieres alcanzar y la variabilidad del comportamiento de la venta. Esta metodolog铆a puede ser algo intimidante porque usa estad铆stica como la desviaci贸n est谩ndar, la distribuci贸n normal y el n煤mero Z, pero una vez trabajado el esquema de c谩lculo y an谩lisis, es muy potente para toma de decisiones gerenciales, y si en tu empresa tienen implementado S&OP (otra potente historia log铆stica) este indicador no deber铆a faltar sobre todo en la etapa del Supply Review.
Stock de Seguridad M铆nimo = A partir de esta f贸rmula de stock de seguridad m铆nimo, vamos a determinar el stock m铆nimo, promedio y m谩ximo, que son los rangos que nos permitir谩n evaluar si nuestro inventario es el id贸neo o no. Como mencion茅 inicialmente, este m茅todo se basa en definir un % objetivo de Fill Rate al cual queremos llegar y para ir aterrizando en un ejemplo integrador, trabajaremos con un 95% de Fill Rate, por lo tanto, nuestra meta ser谩 tener inventarios para que, de cada 100 pedidos de venta, 95 se atiendan en cantidad tal cual fueron solicitados.
Y para obtener el 95% de Fill Rate, seg煤n la tabla probabil铆stica de una distribuci贸n normal, tendremos que trabajar con un valor Z de 1.65. Al final de este art铆culo encontrar谩n el link para descargar el ejemplo donde podr谩n visualizar el paso a paso de este m茅todo. 驴Pero qu茅 pasa si
tenemos productos que tienen distintas unidades de medida o productos que se exportan y no tienen un comportamiento de venta diario como s铆 lo puede tener la venta local? 驴O qu茅 pasa si trabajo en empresas con ventas marcadamente estacionales o empresas con m谩s de un CD desde donde atender la demanda? Esta y otras metodolog铆as est谩n all铆, ya depende de nuestra gesti贸n el poder aplicar las metodolog铆as con los ajustes necesarios y adaptarlas para cada realidad, ese es nuestro valor agregado.
En el ejemplo (archivo Excel) podr谩n ver dos hojas, la hoja Resumen concluye con una lista por categor铆as de productos que tienen el inventario adecuado, el inventario por encima del m谩ximo y por debajo del m铆nimo. A partir de este resumen se pueden desprender muchas decisiones enfocadas en gestionar esas demas铆as o faltantes.
La segunda hoja (Data), es donde est谩n todos los c谩lculos, sigue una secuencia l贸gica partiendo que analizamos el comportamiento de la venta en un horizonte de 60 d铆as, pero ya en la realidad convendr谩 tener un horizonte de d铆as mayor para un mejor c谩lculo de la desviaci贸n est谩ndar y el promedio de venta.
Algunas definiciones previas: DesvEst1: Desviaci贸n est谩ndar de la venta diaria de un producto DesvEst2: Desviaci贸n est谩ndar del tiempo de reposici贸n de un producto (T)
T: El tiempo que en promedio se tarda la empresa en reponer un producto, ya sea que lo fabrique o lo compre

Prom: Promedio diario de venta de un producto
Z: Variable de una distribuci贸n normal est谩ndar, expresa el grado de probabilidad de una variable, en nuestro caso ser谩 la probabilidad que alcancemos el 95% de OTIF.

El ejemplo de aplicaci贸n en este link:
https://drive.google.com/鈥/1naKorub0yVkEDURcmm92a6t_iP鈥/view

驴Conoc铆as este m茅todo? 驴Lo aplicas en tu trabajo?

Ing. Percy Rodr铆guez Le贸n聽馃嚨馃嚜
Experto en Gesti贸n de Cadenas de Suministro
https://www.linkedin.com/in/percyrod/

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