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Este artículo busca entender el impacto de la demanda en la gestión de inventarios. Para esto se realizó un análisis conceptual y técnico para la reposición continua de la demanda, implementando las metodologías de DBR y DDMRP.
La presión por reducir el capital de trabajo, sin deteriorar los niveles de servicio ha generado una proliferación de enfoques y metodologías para gestionar los inventarios. Estas metodología se podrían clasificar en dos grandes grupos. En primer lugar, las orientadas a mejorar la precisión del pronóstico. En estas encontramos métodos avanzados de pronósticos como modelos autorregresivos de varios órdenes y redes neuronales combinadas con procesos colaborativos. En segundo lugar, las que buscan reducir los inventarios a través de la reposición continua de la demanda-consumo. En este grupo se pueden encontrar modelos como los de TOC – DBR y Demand Driven – DDMRP
Inicialmente se presentará el marco conceptual de los inventarios, luego la propuesta de cada metodología, finalizando con algunas conclusiones.
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En este artículo nos orientaremos a explicar el inventario promedio que luego de muchas observaciones (fotos al inventario), es el valor esperado encontrar a lo largo del tiempo. Los inventarios promedio consideran todas las variables bases para el entendimiento de cada metodología.
Como se puede ver en el Gráfico 1 los inventarios promedio están determinados por cinco elementos fundamentales:
Aquí podemos inferir que una reducción en el Lead time y/o una reducción en los lotes de producción/compra (Q), tendría una reducción significativa en el inventario promedio.
En el Gráfico 2 se evidencia una reducción significativa entre el inventario promedio y el inventario promedio’. Esto se debe a una reducción de la cantidad de pedido en cada ciclo Q’ (ver eje Y) y de la mayor frecuencia de pedidos (ver eje X donde transcurre menos tiempo entre las llegadas del inventario).
El impacto de esto está dado por cambios fundamentales en los procesos de producción que permiten hacer lotes más pequeños y cambios más frecuentes en las máquinas. Por lo tanto, lo que permite bajar los inventarios en la gráfica 2 son los fundamentales del abastecimiento (Lead Time y cantidad). Igualmente, el stock de seguridad baja porque a mayor frecuencia de producción se reduce el Lead Time (LT) y la desviación del LT.
Los modelos de reposición de consumo se basan en determinar el inventario objetivo y calcular continuamente la diferencia entre el inventario actual y el objetivo. De esta forma, la diferencia es lo que se pide fabricar/comprar. En términos generales, lo que se reduce en el inventario es proporcional a lo que se vende. Por ejemplo, si una referencia vende 100 unidades, el inventario baja en 100 unidades y se debe enviar a producir/comprar 100 unidades. En la literatura académica se conocen como modelos de máximos con revisión continua o periódica, donde el punto de pedido es cualquier momento donde el inventario se encuentre por debajo del inventario máximo M (ver Gráfico 3).
Todos los modelos de gestión de inventarios son una representación simplificada de la realidad. Por esto, es importante evaluar si los supuestos con los que fueron conceptualizados los modelos se ajustan a las condiciones de la organización. En términos generales, la mayoría de los modelos funcionan bien bajo los supuestos para los que fueron diseñados. Sin embargo, cuando los modelos no se ajustan a los resultados esperados, es necesario evaluar de nuevo los supuestos. Generalmente, a esto se deben la mayoría de los fracasos en las implementaciones, es decir, modelos implementados en procesos que no se ajustan a los supuestos.
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Ahora vamos a presentar con cierto detalle las metodologías mencionadas, para entender con mayor profundidad la forma de calcular los inventarios máximos M en cada modelo.
Consiste en determinar el tamaño del amortiguador o de inventario máximo M y dividirlo en tres zonas iguales (33% cada una). Estas zonas representan el nivel de intervención en el modelo de planeación. La fórmula para definir M en el modelo de DBR es:
Tamaño del amortiguador (M)= Promedio de la demanda reciente en el periodo de planeación + Promedio de la demanda reciente en el periodo de suministro + un factor de seguridad
Sin embargo, este es el punto de partida, pues no es claro en la metodología cómo calcular el factor de seguridad. Por lo tanto, se hace una estimación inicial del M considerando la venta diaria acumulada en el Lead Time. No hay una regla única para determinar este factor que debe ser estimado inicialmente.
Heurística: consiste en lo que se conoce como el ajuste dinámico de amortiguadores y está relacionado con la cantidad de observaciones que se tienen del inventario físico sobre cada una de las zonas del amortiguador.
La zona verde: es la zona más alta de disponibilidad de inventario. Muchas observaciones consecutivas en esta zona tienen una indicación clara que el factor de seguridad debe ser reducido porque se tienen inventarios relativamente altos.
La zona amarilla: es donde idealmente deberían estar los inventarios físicos, especialmente cuando los amortiguadores están bien calculados y el factor de seguridad está considerando de buena manera la variabilidad de la demanda y del suministro.
La zona roja: es la zona más baja del inventario y representa un riesgo alto de agotados. Por lo tanto, varias observaciones del inventario consecutivas en esta zona representan la necesidad de ajustar y aumentar el factor de seguridad para reducir el riesgo de agotados.
Como se puede ver en el Gráfico 4 cuando varios puntos consecutivos azules (inventario físico) entraron en la zona verde, el amortiguador se aumentó. Luego, como continuaron en la zona roja el amortiguador aumentó nuevamente. Después de un tiempo de la línea azul comportándose entre amarillo y verde no hubo cambios en el tamaño del amortiguador. Al final de la serie se repiten observaciones del inventario en la zona roja y nuevamente hay un incremento del amortiguador.
Este método es un proceso repetitivo para definir un inventario máximo inicial (M), a partir de ajustes permanentes en el factor de seguridad y de la demanda. El lector podrá preguntarse en este modelo cómo se evidencia que hay lotes pequeños y alta frecuencia. La respuesta es sencilla: cuando la línea azul sube es porque ingresó una orden al inventario y las subidas de la línea azul son relativamente pequeñas comparadas con el tamaño total de M (se observan subidas muy frecuentes y en pocas cantidades).
Al igual que el método DBR, consiste en determinar tres zonas de inventario (verde, amarillo y rojo), las cuales representan el inventario M. De esta forma, se define el tamaño total del amortiguador y contra el cual se hacen las reposiciones de inventario con base en el consumo.
En DDMRP las fórmulas para determinar el tamaño de cada zona son más elaboradas con relación a DBR. Se presentan a continuación:
Zona verde: Determina la frecuencia y la cantidad a pedir y está dada por el mayor de 3 datos (cantidad mínima de pedido, frecuencia de pedido x ADU – Consumo Promedio Diario- y ADU x factor del Lead Time x Lead Time)
Zona amarilla: Es el cubrimiento de la demanda y está dado por el resultado de multiplicar el ADU por el Lead Time.
Zona roja: Es la seguridad del buffer y se divide en dos: zona roja base (multiplicación de la zona amarilla por un factor de Lead Time) y zona roja de seguridad (multiplicación de la zona roja base por un factor de variabilidad).
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Para los factores de Lead Time y de variabilidad se tienen las siguientes recomendaciones de valores para ser usados en las fórmulas de los amortiguadores:
La heurística para el ajuste dinámico de los amortiguadores es similar al presentado en el método DBR. De acuerdo con la observación de puntos consecutivos de inventario físico en cada una de las bandas es necesario hacer ajustes a los factores de Lead Time y de Variabilidad de manera iterativa para llevar al inventario mayormente a la banda amarilla.
El modelo de DDMRP parece más sofisticado desde los cálculos que DBR, sin embargo, incluye dos factores que pueden tener alto nivel de subjetividad. Por lo tanto, implica un ajuste permanente de los parámetros y casi que, por ensayo y error, se ajustan de manera dinámica dichos factores.
Por: William Marín Marín
Consultor
