TOP 5 RIESGOS CADENA DE SUMINISTRO

RIESGOS EN LA CADENA DE SUMINISTROS

Las cadenas de suministro globales son la columna vertebral de la economía mundial, permitiendo el flujo eficiente de bienes y servicios en todo el mundo. Sin embargo, esta interconexión también conlleva una serie de riesgos significativos. Desde desastres naturales hasta interrupciones políticas y ciberataques, los peligros acechan en cada eslabón de la cadena. Estas amenazas no solo pueden paralizar la producción y distribución, sino que también pueden tener un impacto devastador en la reputación y la viabilidad financiera de las empresas. En un mundo cada vez más interconectado e impredecible, comprender y mitigar estos riesgos se ha vuelto crucial para la supervivencia y el éxito a largo plazo de las organizaciones.

En lugar de agregar soluciones temporales a sistemas obsoletos, las empresas lideres están buscando anticiparse al riesgo. Están adoptando herramientas de gestión de la cadena de suministro inteligentes que pueden integrar su cadena de suministro con sus clientes, con todo su negocio y sus ecosistemas operativos.

La incertidumbre en la demanda se refiere a la falta de certeza o predictibilidad en la cantidad de un producto o servicio que los consumidores desearán adquirir en el futuro. Esta incertidumbre puede deberse a una variedad de factores, como cambios en las preferencias de los consumidores, condiciones económicas inestables, fluctuaciones estacionales, eventos inesperados (como desastres naturales o pandemias), entre otros, para las empresas, la incertidumbre en la demanda puede dificultar la planificación de la producción, la gestión de inventarios y la toma de decisiones estratégicas. Por lo tanto, es importante para las empresas desarrollar estrategias flexibles y adaptativas para hacer frente a esta incertidumbre y minimizar su impacto en la operación y rentabilidad del negocio.

Imaginemos una empresa que fabrica tablas de surf. Durante el verano, la demanda de tablas de surf suele ser alta debido a que muchas personas van a la playa y practican surf. La empresa puede planificar su producción y gestión de inventarios en función de esta demanda estacional esperada, sin embargo, la incertidumbre en la demanda podría surgir si, por ejemplo, un invierno particularmente suave provoca que más personas decidan surfear durante los meses de invierno. Esto podría resultar en una demanda inesperadamente alta de tablas de surf durante los meses en los que normalmente la demanda es baja. La empresa podría encontrarse en una situación en la que no tiene suficientes tablas de surf en stock para satisfacer esta demanda inesperada, lo que podría resultar en la pérdida de ventas y clientes insatisfechos. Por otro lado, si el verano es inusualmente frío o lluvioso, la demanda de tablas de surf podría ser más baja de lo esperado, lo que llevaría a un exceso de inventario y la necesidad de reducir los precios para deshacerse del exceso de stock. En ambos casos, la incertidumbre en la demanda puede plantear desafíos para la empresa en términos de planificación y gestión de inventarios, lo que destaca la importancia de contar con estrategias flexibles para adaptarse a cambios inesperados en la demanda.

¿COMO REDUCIR EL RIESGO DE LA INCERTIDUMBRE EN LA DEMANDA?

  • Recopilar y analizar datos históricos: Analizar datos pasados ​​de ventas y demanda puede proporcionar información valiosa sobre patrones estacionales, tendencias del mercado y eventos que puedan haber afectado la demanda en el pasado.
  • Utilizar técnicas de pronósticos: Las técnicas de pronósticos, como el análisis de series temporales, pueden ayudar a prever la demanda futura en función de datos históricos y factores externos, lo que permite a las empresas anticipar cambios en la demanda y ajustar su producción e inventarios. en consecuencia.
  • Implementar sistemas de gestión de inventarios eficientes: Utilizar sistemas de gestión de inventarios que sean flexibles y permitan ajustes rápidos en función de la demanda actual puede ayudar a reducir el riesgo de exceso de stock o falta de stock.
  • Establecer relaciones sólidas con los proveedores: Mantener relaciones sólidas con los proveedores puede ayudar a las empresas a responder rápidamente a cambios en la demanda al garantizar un suministro constante y flexible de materias primas y productos terminados.
  • Diversificar la cartera de productos: Ofrecer una variedad de productos puede ayudar a reducir el impacto de la incertidumbre en la demanda de un producto específico, ya que una disminución en la demanda de un producto puede ser compensada por un aumento en la demanda de otro producto. .
  • Mantener una comunicación abierta con los clientes: Mantener una comunicación abierta con los clientes puede ayudar a las empresas a anticipar cambios en la demanda al obtener información sobre las necesidades y preferir.

Muchas empresas están sintiendo la presión, ya que los temores a la recesión, la inflación y las malas condiciones económicas implican costos más altos de combustible, energía, mano de obra y en las materias primas en general. En tiempos de inflación, las empresas enfrentan el riesgo de picos repentinos en los precios o escasez de materiales. Cuando los equipos de I+D y de diseño están integrados en su cadena de suministro y ecosistemas de fabricación, usted puede desarrollar de forma preventiva diseños de “productos alternativos” en donde los componentes de los materiales pueden presentarse inasequibles o en el peor de los escensarios escasos.

Para salir adelante en tiempos de agitación económica, las cadenas de suministro deben ser visibles y tener capacidad de respuesta. Y como indica la última investigación de Gartner, los mejores líderes en cadenas de suministro buscan soluciones de cadena de suministro inteligentes que incluyan herramientas tales como analíticas de datos y proyecciones en tiempo real, que pueden ayudar a obtener una ventaja competitiva.

Para lograr este nivel de visibilidad y continuidad fluida, las empresas modernas están recurriendo a procesos de planeación que proporciona una visión de red de toda la cadena de suministro, así como analíticas y alertas en tiempo real para ayudar a prever y anticiparse a las dificultades impulsadas por la inflación. Un proceso de Planeación Integrada del Negocio (IBP) para cadenas de suministro brinda soporte a la simulación y la comparación de diferentes escenarios de planeación del suministro para impulsar decisiones más rápidas y colaborativas.  

Hacemos referencia a la situación en la que las relaciones entre países o regiones son tensas o volátiles, lo que puede generar conflictos, cambios bruscos en las políticas gubernamentales, disturbios civiles, guerras u otras formas de inestabilidad que afectan a la estabilidad global. Algunos ejemplos de factores que pueden contribuir a la inestabilidad geopolítica incluyen disputas territoriales, tensiones étnicas o religiosas, diferencias ideológicas, competencia por recursos naturales y la presencia de actores no estatales como grupos terroristas o insurgentes, la operación militar especial de Rusia en Ucrania, la guerra entre Israel y Gaza, los ataques Huties en el mar Rojo, entre otros, son ejemplos de ello. La inestabilidad geopolítica puede tener un impacto significativo en las cadenas de suministro, ya que puede interrumpir el comercio internacional, afectar la disponibilidad de recursos y aumentar el riesgo para las empresas que operan en áreas afectadas por la inestabilidad. Por lo tanto, es importante para las empresas estar al tanto de los desarrollos geopolíticos y desarrollar estrategias para mitigar los riesgos asociados con la inestabilidad geopolítica.

¿COMO REDUCIR EL RIESGO DE INESTABILIDAD GEOPOLITICA?

  • Diversificación de la cadena de suministro: Mantener una cadena de suministro diversificada puede ayudar a reducir la exposición al riesgo en áreas geográficas específicas. Trabajar con múltiples proveedores y ubicaciones puede ayudar a garantizar la continuidad del suministro en caso de interrupciones en una región particular.
  • Evaluación de riesgos y planificación de contingencia: Realizar evaluaciones periódicas de riesgos geopolíticos y desarrollar planes de contingencia para abordar posibles interrupciones en la cadena de suministro puede ayudar a minimizar el impacto de eventos inesperados.
  • Monitorización de eventos geopolíticos: Estar al tanto de los desarrollos geopolíticos relevantes puede ayudar a las empresas a anticipar posibles riesgos y tomar medidas proactivas para mitigarlos.
  • Diversificación de mercados: Diversificar los mercados a los que se dirigen los productos puede reducir la dependencia de una región en particular y minimizar el impacto de la inestabilidad en un mercado específico.
  • Establecimiento de relaciones sólidas: Construir relaciones sólidas con proveedores, clientes y socios en diferentes regiones puede facilitar la adaptación a situaciones de crisis y ayudar a mitigar los efectos de la inestabilidad geopolítica.
  • Seguro y gestión de riesgos financieros: Obtener seguros adecuados y utilizar instrumentos financieros para gestionar los riesgos asociados con la inestabilidad geopolítica puede ayudar a proteger los activos y la rentabilidad de la empresa.

Desde inundaciones hasta olas de calor, huracanes, tornados, nevadas, sequias e incendios forestales, los eventos meteorológicos extremos han estado ocurriendo con una frecuencia alarmante y creciente en los últimos años, generando un enorme impacto en las cadenas de suministro. Un ejemplo de evento meteoróligo extremo fue la Tormenta en Zhengzhou, la palabra tormenta se queda corta a la hora de definir lo ocurrido en esta ciudad china. El 19 de julio de 2021 cayó en un solo día el equivalente a “un año” entero de precipitaciones, obligando a evacuar a alrededor de 200.000 personas, otro ejemplo fue la Ola de calor en Norteamérica. Más de 1.200 récords de altas temperatura fueron batidos durante el día y 1.500 por las noches en diferentes ciudades de Estados Unidos y Canadá entre el 24 y el 30 de junio de 2021, según la Oficina Nacional de Administración Oceánica y Atmosférica (NOAA) a causa de un domo de calor. 

Debido a los eventos meteorológicos extremos las fábricas y plantas de producción pueden cerrar temporalmente, lo que lleva a una escasez de productos. Las carreteras, puentes, ferrocarriles y puertos pueden sufrir daños lo que dificulta el transporte de mercancías. Se pueden retrasar los envíos de mercancías, lo que puede afectar la disponibilidad de productos en el mercado. Los costos de transporte pueden aumentar debido a la necesidad de utilizar rutas alternativas o de transporte especializado y los consumidores pueden reducir su demanda de ciertos productos durante y después de eventos meteorológicos extremos.

¿COMO REDUCIR EL RIESGO A EVENTOS METEOROLÓGICOS EXTREMOS?

  • Evaluación de riesgos: Realizar una evaluación de riesgos para identificar las áreas vulnerables de la cadena de suministro.
  • Planificación de la continuidad del negocio: Desarrollar un plan de continuidad del negocio que incluya medidas para hacer frente a posibles interrupciones causadas por eventos meteorológicos extremos.
  • Diversificación de proveedores y rutas de transporte: Trabajar con múltiples proveedores y utilizar rutas de transporte alternativas para reducir la dependencia de una sola fuente o ruta de transporte.
  • Inversión en infraestructura resiliente: Mejorar la infraestructura de la cadena de suministro para que sea más resistente a esta clase de eventos, por ejemplo, mediante la construcción de almacenes más seguros o la mejora de las vías de transporte.
  • Seguro de riesgos climáticos: Obtener un seguro que cubra los riesgos climáticos para mitigar el impacto financiero.
  • Monitorización y alerta temprana: Utilizar sistemas de monitorización y alerta temprana para recibir información sobre eventos meteorológicos extremos con anticipación y poder tomar medidas preventivas.
  • Capacitación y concienciación: Capacitar al personal sobre cómo responder de manera efectiva a esta clase de eventos y concienciar sobre la importancia de la preparación y la mitigación de riesgos.

Un ataque cibernético es cualquier esfuerzo intencional para robar, exponer, alterar, deshabilitar o destruir datos, aplicaciones u otros activos a través del acceso no autorizado a una red, sistema informático o dispositivo digital. Los actores de amenzas lanzan ataques cibernéticos por todo tipo de razones, desde hurtos menores hasta actos de guerra. Utilizan diversas tácticas, como ataques de malware, estafas de ingeniería social y robo de contraseñas, para obtener acceso no autorizado a sus sistemas objetivo. Los ataques cibernéticos pueden perturbar, dañar e incluso destruir empresas. El costo promedio de una filtración de datos es de 4.35 millones de dolares, este precio incluye los costos de detección de la filtración y respuesta ante esta, tiempo de inactividad y la pérdida de ingresos, así como el daño reputacional a largo plazo de una empresa y su marca.

Las organizaciones pueden reducir los ciberataques con un sistema de ciberseguridad eficaz. La ciberseguridad es la práctica de proteger sistemas críticos e información confidencial de ataques digitales, que involucran tecnología, personas y procesos. Un sistema de ciberseguridad efectivo previene, detecta e informa los ataques cibernéticos utilizando tecnologías clave de ciberseguridad y mejores prácticas, que incluyen:

  • Gestión de accesos e identidades (IAM)
  • Una plataforma completa de seguridad de datos
  • Información de seguridad y gestión de eventos (SIEM)
  • Servicios de seguridad ofensivos y defensivos e inteligencia de amenazas

En el año 2014, el minorista estadounidense Home Depot confirmaba un gran ataque informático que expuso los datos de 56 millones de tarjetas de crédito.  La intrusión había durado más de 5 meses y conforma uno de los mayores ataques digitales de la historia. Los afectados serían todos los clientes que hubieran realizado cualquier tipo de compra en una de sus 3.000 tiendas. Se estimó que los piratas informáticos accedieron a través de BlackOps, la misma herramienta con la que habían hackeado en el ataque a Target.

Una matriz de riesgos es una herramienta utilizada en la gestión de riesgos para visualizar y clasificar los riesgos potenciales de un proyecto, proceso o actividad. Por lo general, se representa en forma de una tabla que muestra los riesgos en función de su probabilidad de ocurrencia y el impacto que tendrían si se materializan. Esto ayuda a identificar los riesgos más críticos y a priorizar las acciones para mitigarlos. Este ejemplo es genérico y puede aplicarse a diversas industrias. En la práctica, las empresas suelen adaptar estas matrices a sus contextos específicos y a los riesgos particulares de su cadena de suministro.

Acerca de JOSÉ ANDRÉS ROSAS

Ingeniero Industrial, Especialista en Gerencia de Logística, Máster en Ingeniería Industrial y Especialista en métodos cuantitativos de predicción y pronósticos, docente de hora cátedra en postgrados en temas de Planeación, Compras, Inventarios y Almacenamiento. Expositor, conferencista, asesor y consultor empresarial.

correo electroníco: joserosassoluciones@hotmail.com

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Cuantos datos históricos se necesitan para realizar un pronóstico?

La respuesta a esta pregunta es NO EXISTE UNA CANTIDAD MÍNIMA O MÁXIMA DE DATOS HISTÓRICOS para ejecutar un proceso de pronósticos.

La cantidad ideal de datos históricos para realizar un proceso de pronósticos puede variar según el tipo de pronóstico a utilizar y la complejidad del fenómeno a analizar. En términos generales, contar con un conjunto de datos extenso y representativo puede mejorar la asertividad del proceso de pronóstico. Sin embargo, la calidad de los datos y la estabilidad de condiciones externas también son factores que determinan el número de datos a analizar.

En algunos casos, modelos predictivos pueden requerir grandes cantidades de datos, mientras que en otros, un conjunto más pequeño pero “bien seleccionado” podría ser suficiente. Es esencial evaluar cada situación de manera específica.

Cuando nos referimos a la complejidad de los fenómenos, hacemos énfasis a fenómenos como: el crecimiento económico, el %PIB, el consumo per cápita, el precio del dólar, el clima, la demanda de un producto, etc.

Por ejemplo, para pronosticar la demanda, es recomendable trabajar por lo menos con 24 periodos mensuales, este número de periodos proporciona una visión más completa de los patrones estacionales, tendenciales y cíclicos, sin embargo, la elección del número de datos dependerá de la naturaleza del producto, la variabilidad de la demanda y la disponibilidad de datos relevantes, además, considerar factores externos como cambios en el mercado o eventos especiales puede ser crucial para ajustar y mejorar la predicción.

Es relevante tener en cuenta los siguientes aspectos para determinar el número de datos históricos:

La naturaleza del producto y su ciclo de vida influyen en la cantidad de datos, si se desconoce en qué etapa del ciclo de vida se encuentra y usted toma los datos históricos desde su lanzamiento, el modelo de pronóstico puede incurrir en sesgo debido a que los valores de los datos de la etapa de lanzamiento son menores a los valores de los datos en la etapa de madurez o viceversa.

Cuantos más ciclos estacionales puedas identificar en tus datos, mejor podrás entender la naturaleza y la regularidad de las estacionalidades. Un conjunto de datos más extenso que abarque múltiples ciclos estacionales proporcionará una base más sólida para prever patrones futuros. Si estás tratando con estacionalidades a nivel mensual, anual, trimestral, etc., necesitarás suficientes datos en cada período para capturar la variación estacional de manera efectiva, estacionalidades como: navidad, san Valentín, halloween, vacaciones, escolar, fiestas patronales y nacionales, entre otros, marcan un patrón de comportamiento en un conjunto de datos y para que un modelo de pronóstico identifique ese patrón se requerirán como mínimo 24 datos históricos mensuales.

Uno de los retos más apremiantes en la planeación de demanda es cuando se enfrenta a una serie de datos con una alta variabilidad con coeficientes de variación por encima del 1.0, en casos muy específicos con coeficientes por encima de 0.5 se vuelve complejo pronosticar, en algunos casos, la variabilidad puede deberse a factores a corto plazo que no afectan las tendencias a largo plazo. Para situaciones de alta variabilidad no se recomienda utilizar menos de 12 datos históricos debido a que el modelo no lograría identificar si la variabilidad de los datos es temporal o es recurrente, para este tipo de series de tiempo es recomendable analizar 36 datos históricos mensuales o más, después ir descartando aquellos datos o periodos que generan la distorsión o variabilidad.

En situaciones con alta variabilidad, puede ser más apropiado proporcionar datos o grupo de datos en forma de rangos o en intervalos de tiempo en lugar de valores puntuales (agregar a nivel de periodo).

Eventos económicos, competencia o cambios regulatorios pueden afectar la demanda. En mercados que han experimentado cambios en el pasado, es beneficioso contar con un historial significativo de datos recomendable mayor a 36 registros. Esto permite analizar cómo el mercado ha respondido a situaciones similares en el pasado y puede proporcionar insights valiosos para prever futuros cambios.

En algunos casos, especialmente cuando se anticipan cambios rápidos, la integración de datos en tiempo real puede ser esencial. Esto permite ajustar los pronósticos de manera dinámica a medida que evolucionan las condiciones del mercado, Asegúrese de tener datos que reflejen los aspectos clave del mercado que se verán afectados por los cambios anticipados. Esto podría incluir datos de ventas, comportamiento del consumidor, tendencias económicas, entre otros.

Dependiendo de la velocidad con la que se esperan los cambios, puede ser necesario trabajar con datos más frecuentes (mayor granularidad) para capturar los cambios a corto plazo.

De nada sirve contar con un extenso conjunto de datos, si los datos no reflejan la realidad de lo ocurrido, es mejor trabajar con pocos datos pero consistentes. Los modelos de pronóstico dependen en gran medida de la calidad de los datos de entrada. Si los datos contienen errores, sesgos o están incompletos, los modelos generarán pronósticos inexactos.

La confiabilidad de los datos se refiere a su consistencia y estabilidad a lo largo del tiempo. Los datos inconsistentes o que varían significativamente pueden afectar la capacidad de los modelos de pronósticos, al igual que la falta de datos o datos incompletos puede llevar a lagunas en la información.

Los datos deben ser íntegros haciendo referencia a su calidad. Los errores en la entrada de datos, duplicaciones o inconsistencias pueden afectar la confiabilidad de los resultados, la implementación de prácticas sólidas de gestión de datos, como la limpieza regular de datos, la validación y la actualización constante.

Este intervalo, también conocido como frecuencia temporal, se refiere a la distancia entre puntos de datos sucesivos, comúnmente conocido como “granularidad”.

La granularidad del tiempo se refiere a cuán detallada es la información temporal. Puedes tener intervalos de tiempo diarios, horarios, mensuales, anuales, etc. La elección de la granularidad debe adaptarse a la naturaleza del problema y a la disponibilidad de datos. La elección del intervalo de tiempo también está vinculada a la capacidad de recopilar y procesar datos. Intervalos de tiempo más cortos pueden requerir más recursos y capacidad de procesamiento.

Dependiendo de la granularidad escogida así mismo seria el número de datos a analizar, por ejemplo realizar la estimación de la frecuencia de la parada del bus, para este caso la granularidad es a nivel de “hora” y en un día obtendrás unos 18 a 20 registros y en el mes obtendrás 600 registros aproximadamente dependiendo de la franja horaria que tenga establecido el sistema de transporte urbano.

La cantidad de datos necesarios para realizar un pronóstico cuando existen efectos externos depende de la naturaleza de esos efectos y de la complejidad del sistema que estás tratando de modelar. Comienza identificando y comprendiendo los efectos externos que podrían influir en tus resultados. Esto podría incluir factores como eventos climáticos, cambios en las regulaciones gubernamentales, fluctuaciones económicas, pandemias u otros eventos imprevistos.

Reúne datos históricos que estén directamente relacionados con los efectos externos que podrían afectar tus pronósticos. Estos datos te ayudarán a comprender cómo el sistema ha respondido en el pasado a situaciones similares, recopila datos contextuales que puedan ayudar a explicar y comprender la interacción entre los factores externos y tus variables de interés. Esto puede incluir datos demográficos, datos geográficos, etc.

Dada la incertidumbre asociada con los efectos externos, considera utilizar técnicas de modelado de escenarios. Esto implica desarrollar varios escenarios posibles basados ​​en diferentes condiciones externas y evaluar cómo cada escenario afectaría tus pronósticos, en situaciones donde los efectos externos son complejos y difíciles de modelar, la colaboración con expertos en el campo puede ser valiosa. La experiencia humana puede proporcionar perspectivas que los modelos puramente cuantitativos podrían pasar por alto.

Los modelos de pronóstico desempeñan un papel crucial al analizar y entender patrones pasados, proporcionando una interpretación de lo que ha ocurrido en un determinado conjunto de datos. Sin embargo, es esencial destacar que estos modelos interpretan eventos históricos y patrones pasados, no anticipan de manera directa lo que ocurrirá en el futuro. Su función principal radica en identificar tendencias, estacionalidades y relaciones en datos previos para informar sobre posibles escenarios futuros. La interpretación de datos históricos permite a los modelos ofrecer perspectivas valiosas sobre cómo ciertos factores han influido en el pasado, brindando así una base para realizar proyecciones y pronósticos. No obstante, la incertidumbre inherente a eventos futuros significa que los modelos de pronóstico deben ser utilizados con cautela y considerados como herramientas de apoyo, con la comprensión de que no pueden predecir de manera infalible lo que sucederá en el futuro.

Acerca de JOSÉ ANDRÉS ROSAS

Ingeniero Industrial, Especialista en Gerencia de Logística, Máster en Ingeniería Industrial y Especialista en métodos cuantitativos de predicción y pronósticos, docente de hora cátedra en postgrados en temas de Planeación, Compras, Inventarios y Almacenamiento. Expositor, conferencista, asesor y consultor empresarial.

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ALMACENAMIENTO – CENTRALIZAR O DESCENTRALIZAR

Centralizar o descentralizar el proceso de almacenamiento es una decisión estratégica importante para cualquier empresa. Centralizar o descentralizar son dos enfoques logísticos opuestos pero igualmente validos para gestionar la distribución de productos en una empresa. Cada enfoque tiene sus ventajas, desventajas y consideraciones particulares y la elección entre ellos depende de varios factores, como la estructura de la empresa, las necesidades del mercado, la visión empresarial y los objetivos estrategícos.

La decisión de centralizar o descentralizar el proceso de almacenamiento implica considerar varios aspectos claves, a continuación, comparto algunos aspectos importantes a tener en cuenta al momento de analizar cualquiera de los dos enfoques:

ASPECTOS CLAVES A CONSIDERAR:

  1. Proximidad del mercado: Evaluar la ubicación de tus clientes, revisa como se encuentran dispersos tus clientes y la proximidad geográfica de tu mercado objetivo.
  2. Demanda y volumen de ventas: Considerar el volumen de ventas y la demanda de tus productos en diferentes áreas geográficas, Revisar si existe una concentración significativa de clientes en una región especifica o si existe una demanda creciente en un área en particular.
  3. Variedad de productos y segmentación: Si ofreces una amplia variedad de productos o si tienes segmentos de mercado que requieren un enfoque especializado.
  4. Costo de transporte: Evaluar los costos asociados con el transporte de productos tanto de un almacen centralizado como descentralizado hacia las diferentes ubicaciones.
  5. Costo del Inventario: Seguramente se han preguntado si al momento de descentralizar la operación mantendré los mismos niveles de inventario, deben evaluar el incremento en el costo que tendria la empresa llegado el caso de descentralizar.
  6. Flexibilidad y capacidad de respuesta: Evaluar la promesa de servicio que ofrecerá a sus clientes, investigar cual es el tiempo de respuesta que sus clientes estan dispuestos a aceptar y cual es el tiempo de respuesta ofrecido por la competencia.

CENTRALIZAR

La centralización implica tener un único almacén o centro de distribución principal donde se concentran todas las actividades de almacenamiento y distribución de la empresa.

A continuación encontraran algunas ventajas de este enfoque:

  1. Eficiencia en la gestión: Al contar con un solo centro de almacenamiento, es mas facil supervisar y controlar las operaciones logísticas, se pueden implementar procesos estandarizados y optimizar los recursos disponibles
  2. Mayor coordinación: La centralización permite una mejor coordinación y sincronización de las actividades de almacenamiento y distribución, esto facilita la planificación de inventarios, el control de la cadena de abastecimiento y la resupuesta rapida a las demanda del mercado.
  3. Reducción de costos: Al consolidar las operaciones en un solo lugar, se pueden obtener economías de escala y reducir los costos asociados con la gestión de multiples ubicaciones, esto incluye ahorros en transporte, mano de obra y utilización eficiente del espacio.

También comparto algunas desventajas de este enfoque:

  1. Dependencia y riesgo: Al tener un solo centro de almacenamiento, la empresa se vuelve dependiente de esa ubicación, cualquier interrupción o problema en el centro de almacenamiento puede tener un impacto significativo en toda la cadena de suministro.
  2. Mayor tiempo de entrega: Debido a que todos los productos deben enviarse desde un único centro de almacenamiento, es posible que los tiempos de entrega sean mas largos, especialmente para clientes ubicados lejos de esa ubicación central
  3. Mayor costo de transporte: El transporte de productos desde un centro centralizado hacia diferentes destinos puede resultar en mayores costos logísticos, esto se debe a distancias de envío mas largas y, en algunos casos, la necesidad de utilizar servicios expréss para cumplir con los plazos de entrega pactados con los clientes.

CASO DE ÉXITO CENTRALIZAR

Inditex es una multinacional española, primer minorista textil del mundo que se ha posicionado como ejemplo de negocio internacional, con marcas como ZARA, PULL&BEAR, OYSHO, BERSHKA, entre otras. Comercializa en 202 mercados a través de la plataforma online y cuenta con más de 7.420 tiendas distribuidas alrededor del mundo.Tiene su sede central en Polígono Industrial de Sabón en La Coruña, España.

Una de las características en que destaca Inditex es en sus procesos logísticos considerado uno de los principales factores de su éxito, ya que su proceso logístico de distribución y almacenamiento está centralizado en su sede central de Galicia. La centralización en logística significa concentrar todos los productos en un único punto desde donde se distribuyen. 

En este contexto, la cercanía de la producción es una ventaja competitiva para garantizar la agilidad de la distribución. Así, la logística se complementa con otros centros de menor tamaño situados en diversos países a través de operadores logísticos externos que ejecutan procedimientos de distribución con un volumen reducido.

DESCENTRALIZAR

La descentralización del proceso de almacenamiento implica tener multiples almacenes o centros de distribución ubicados estrategicamente en diferentes áreas geografícas.

A continuación encontraran algunas ventajas de este enfoque:

  1. Tiempo de entrega mas rapido: Al contar con almacenes en ubicaciones cercanas a los clientes, se reducen las distancias de transporte y, por lo tanto, los tiempos de entrega, esto puede mejorar la satisfacción del cliente y la competitividad de la empresa
  2. Adaptabilidad regional: Con almacenes descentralizados, es posible adaptarse mejor a las necesidades y preferencias locales de los clientes. Se pueden manejar variaciones en la demanda, requisitos de inventario especificos y regulaciones locales de manera mas efectiva.
  3. Resilencia y mitigación de riesgos: Al tener multiples almacenes, se reduce la vulnarabilidad ante desastres naturales, interrupciones en el transporte o problemas en un solo punto de abastecimiento, la descentralización proporciona una mayor resilencia y capacidad de recuperación frente a eventos adversos.

También comparto algunas desventajas de este enfoque:

  1. Mayor complejidad operativa: Al contar con multiples almacenes, se requiere una gestión mas compleja de inventarios, personal y recursos. Coordinar y sincronizar las actividades entre diferentes ubicaciones puede ser un desafío logístico adicional.
  2. Duplicación de recursos: Cada almacén descentralizado necesita contar con su propio personal operativo y administrativo, equipos y sistemas de almacenamiento, esto puede generar costos adicionales debido a la duplicidad de estos recursos y a la necesidad de manetener multiples instalaciones.
  3. Mayor dificultad en la estandarización: La descentralización puede dificultar la estandarización de procesos y procedimiento en todos los almacenes. Cada ubicación puede tener sus propias prácticas y métodos, lo que puede dificultar la implementación de cambios y mejoras a nivel global.
  4. Mayor nivel de inventario: Al contar con multiples ubicaciones, el inventario necesario para anteder la demanda de cada región asignada implica contar con niveles de inventarios de seguridad en cada uno de ellos, este nivel de inventario es mucho mayor a que si la demanda se atendiera desde un solo almacen (demanda desagregada).

CASO DE ÉXITO DESCENTRALIZACIÓN

Líder es una cadena de supermercados e hipermercados, perteneciente al grupo chileno-estadounidense Walmart Chile, que hoy trabaja con una cadena de abastecimiento descentralizada, abriendo su oferta también a las necesidades de un grupo de clientes con menores recursos, creando las SuperBodegas ACuenta.

Estos almacenes son un formato de supermercado que comercializa alimentos y artículos para el hogar, pero dirigida a los estratos socioeconómicos más populares del país, con productos alternativos a las marcas tradicionales, pero a un menor precio.

Buscar nuevas opciones para abaratar los costos y captar nuevos nichos de mercado, lleva a los empresarios que, en un principio centralizaban su negocio en la comercialización de pocos productos estándares, a descentralizarlo, en una búsqueda de nuevas oportunidades de negocios.

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

Expuesto lo anterior, la respuesta a si se debe centralizar o descentralizar no depende, ni es indicativo de una tendencia o coyuntura o moda, sino que dependerá de factores específicos de cada empresa, como su tamaño, tipo de productos, tipo de portafolio, mercado objetivo y recursos disponibles, en algunos casos, una combinación de ambos enfoques conocido como modelo hibrído puede ofrecer la mejor solución.

Cada enfoque tiene sus propias implicaciones logísticas, financieras y estratégica, se recomienda realizar un análisis detallado y considerar las necesidades y objetivos de la empresa antes de tomar una decisión sobre la centralización o descentralización.

Webgrafia:

https://www.beetrack.com/es/blog/descentralizacion-en-las-cadenas-de-suministro

https://blog.wearedrew.co/caso-de-estudio/caso-inditex-centralizacion-logistica

Acerca de JOSÉ ANDRÉS ROSAS

Ingeniero Industrial, Especialista en Gerencia de Logística, Máster en Ingeniería Industrial y Especialista en métodos cuantitativos de predicción y pronósticos, docente de hora cátedra en postgrados en temas de Planeación, Compras, Inventarios y Almacenamiento. Expositor, conferencista, asesor y consultor empresarial.

correo electroníco: joserosassoluciones@hotmail.com

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PLANEACIÓN DE DEMANDA

La planeación de la demanda engloba un grupo de acciones que tienen como objetivo mantener los niveles de stock adecuados en el almacén para atender la demanda de los clientes, la planeación de demanda buscar lograr un equilibrio entre la demanda y el suministro, las compañias han de contar con las materias primas necesarias para producir y al mismo tiempo, con suficiente inventario de producto terminado para atender los pedidos de sus clientes.

Encontrar el equilibrio perfecto que existe entre el suministro y la demanda puede resultar casi imposible, lo perfecto es enemigo de lo bueno. Y, a pesar de que mantener ese equilibrio es una de las principales preocupaciones de la planeación de la demanda, también lo es el esfuerzo constante para ayudar a moldear la demanda mediante un uso eficiente de las actividades promocionales, de marketing y lanzamientos de nuevos productos.

¿Por qué es importante planear de la demanda?

A titulo personal considero que la planeación de la demanda es el corazón de una cadena de abastecimiento eficiente y cumple dos tareas primordiales, lo que la hace doblemente importante para las compañias.

Primero, siempre tiene el foco principal para garantizar la venta, una venta que genere los ingresos esperados en terminos de mejorar la rentabilidad del negocio, la planeación de la demanda funciona para asegurarse de que los clientes minoristas y mayoristas tengan la cantidad correcta de inventario en el momento y lugar adecuado, sin embargo garantizar la venta ya no es suficiente.

Segundo, también se trata de administrar los negocios de una forma más eficiente. La planeación de la demanda ayuda con eficiencia a administrar el inventario de manera más inteligente, puede ayudar a las empresas a evitar los peligros del exceso de inventario, como el aumento de los costos de mantenimiento de inventario y situaciones financieras que requieren el uso de descuentos de productos u otras medidas temporales para aliviar el exceso de inventario acelerando su venta.

Cuales son los grupos de interes (Stakeholders) de Planeación de Demanda?

Al ser considerada la planeación de demanda como el corazón de la cadena de abastecimiento, al igual que sucede con el cuerpo humano, son muchas las áreas que interrelacionan con ella buscando un beneficio del analisis de la demanda futura para la adecuada coordinación de actividades y recursos necesarios para garantizar en buena medida la disponibilidad de inventario en el momento y el lugar adecuado.

STAKEHOLDERS PLANEACIÓN DE DEMANDA

Ventajas de Planear la Demanda

A continuación, miraremos algunas ventajas en cada uno de estos grupos de interes:

Producción: Conocer con antelación cuanto será la demanda le permitirá a este grupo:

  • Coordinar la cantidad de operarios,
  • Establecer el tiempo de maquinas necesario para cumplir con la demanda,
  • Cantidad de días de trabajo,
  • Espacios para mantenimientos y limipeza, entre otras actividades.

Materiales y Suministros: Conocer con antelación cuanto será la demanda le permitirá a este grupo:

  • Coordinar la cantidad de materias primas necesaria para cumplir con el proceso productivo mediante el proceso de MRP (Material Requirements Planning),
  • Coordinar los tiempos de entregas de parte de los proveedores,
  • Anticipar o retrasar entregas de estos materiales por parte de los proveedores,
  • Redución del inventario obsoleto de materias primas y materiales.

Almacenamiento: Conocer con antelación cuanto será la demanda le permitirá a este grupo:

  • Establecer los espacios disponibles o ubicaciones necesarias para disponer del producto que ingresa desde producción.
  • Revisar y analisar si se requiere ubicaciones adicionales,
  • Necesidad de subcontratar espacios adicionales,
  • Planear la mano de obra necesaria para garantiar la operacion de almacenamiento, picking y despacho,
  • Alquiler de estibas y montacargas,
  • Optimizar el espacio de almacenamiento, lo que reflejará en minimización del costo.

Distribución: Conocer con antelación cuanto será la demanda le permitirá a este grupo,:

  • Establecer el recurso de vehículos necesarios para el envió de pedidos,
  • Programar los muelles de despacho,
  • Planear las cuadrillas de cargue,
  • Segun el alcance la compañia, planear las rutas de entrega de pedidos.

Finanzas: Conocer con antelación cuanto será la demanda le permitirá a este grupo, preparar a la caja de la empresa para disponer del dinero necesario para la compra de materias primas, materiales y suministros, tambien para el pago de la nomina, proyectar los ingresos por ventas, entre otro tipo de informacion de carácter financiero.

Mercadeo: Normalmente el área de mercadeo es la encargada de la administración de la marca, el área de mercadeo requiere de planeación de demanda los estimados de ventas, realizados a partir de modelos matemáticos y estadísticos, este resultado servirá para darle a conocer si la proyección de venta presenta crecimiento o decrecimiento, se presenta cumplimiento o decrecimiento. En cambio desde el área de mercadeo se podrá recibir todo lo relacionado con planes promocionales, planes de marketing, descuentos entre otros, este input servirá a planeación de demanda a fortalecer el pronóstico matemático.

Elementos de Planeación de Demanda

Gestión del Portafolio: La gestión eficaz de la demanda requiere una comprensión integral de los productos y sus respectivos ciclos de vida, la gestión del portafolio de productos ofrece dicho conocimiento y detalla el ciclo de vida completo de un producto, desde sus orígenes hasta su eventual eliminación. Y dado que muchas líneas de productos son interdependientes, la gestión del portafolio de productos le muestra cómo la demanda cambiante puede afectar a los productos “vecinos”.

Previsión Estadística: Estimar las ventas es una tarea más compleja de lo que pudiera parecer porque, en realidad, estas están sujetas a cambios inesperados. No existe ningún método de previsión infalible porque es imposible determinar todos los acontecimientos futuros. Aunque hay productos con un patrón de consumo muy estable en el tiempo, no siempre es así. Algunos productos son estacionales, por lo que se consumen en mayor volumen en determinadas fechas del año. Otros, por contra, se ven influenciados por modas o cambios de hábitos, lo que dificulta anticipar su venta. Partiendo del concepto fundamental de que la información histórica suele ser lo que mejor define el rendimiento futuro, la previsión estadística utiliza algoritmos complejos para analizar datos antiguos y desarrollar previsiones de la demanda, las matemáticas de los métodos de previsión estadística son avanzadas y su proceso exige la existencia de datos precisos (incluso de valores atípicos, exclusiones o suposiciones).

Detección de Variables Exógenas: El proceso de planeación de demanda deberá incluir un fuerte análisis incluyendo variables exógenas, como el clima, las tendencias de las enfermedades infecciosas, datos gubernamentales, fiestas locales y nacionales y más, con datos de tendencias históricas, y aplica inteligencia artificial para detectar interrupciones e influencias de la demanda casi en tiempo real.

Planes Promocionales: Los descuentos, el plan de marketing, las promociones comerciales y otras estrategias de marketing utilizan eventos especiales (como descuentos o rifas en los establecimientos) para aumentar la demanda de los consumidores, este tipo de recurso afecta de manera considerable la demanda de un producto porque despierta el interes de los clientes y querrán aprovechar un producto a menor precio.

Acerca de JOSÉ ANDRÉS ROSAS

Ingeniero Industrial, Especialista en Gerencia de Logística, Máster en Ingeniería Industrial y Especialista en métodos cuantitativos de predicción y pronósticos, docente de hora cátedra en postgrados en temas de Planeación, Compras, Inventarios y Almacenamiento. Expositor, conferencista, asesor y consultor empresarial.

correo electroníco: joserosassoluciones@hotmail.com

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COBERTURA DE INVENTARIO

La cobertura de inventario es una medida logística que indica la cantidad de tiempo durante el cual una empresa puede cubrir la demanda de sus clientes con el inventario disponible. Ese cubrimiento de inventario se expresa mayormente por las empresas en termino de días.

Conocer al detalle la cobertura de inventario es relevante para asegurar que las empresas pueden dar cumplimiento a los pedidos de los clientes sin incurrir en un quiebre de inventario, de igual manera se pueden hacer previsiones de abastecimiento y liquidez para que la compañía pueda aprovisionarse correctamente dado el caso adelantando o retrasando pedidos. Sumado a esto, también se puede calcular con cuánto tiempo de antelación se deben de realizar los pedidos a los proveedores, en función de sus tiempos de espera.

Como se calcula la Cobertura de Inventario?

La fórmula utilizada para calcular la cobertura de inventario es dividiendo la cantidad de inventario sobre la demanda promedio o estimada, la expresión matemática es la siguiente:

COBERTURA DE INVENTARIO = CANTIDAD DE INVENTARIO / DEMANDA

Es importante aclarar que el resultado de la cobertura de inventario el cual viene expresado en unidad de tiempo depende de la periodicidad de la demanda que se vaya a utilizar, si la demanda promedio o estimada es semanal el resultado de la cobertura vendra expresada en semanas y si la demanda promedio o estimada es mensual el resultado de la cobertura vendra expresada en meses.

Como es habitual en las compañias, el cálculo de la cobertura de inventario viene expresada en días, entonces si su demanda estimada o el promedio de la demanda es mensual la relación se debe multiplicar por 30 días, la formula quedaría de la siguiente manera:

COBERTURA DE INVENTARIO (días) = CANTIDAD DE INVENTARIO / DEMANDA (mes) x 30 días

Como Interpretar La Cobertura de Inventarios:

El objetivo de la cobertura de inventario es contar con un nivel de inventario “adecuado” para atender la demanda, lo ideal es que el resultado de la cobertura sea un numero lo suficientemente grande para no tener ruptura de inventario, no obstante, esto podria tener repercusiones como exceso de inventario, lo que llevaría a las empresas a incurrir en costos de almacenamiento, incrementa el cuidado y la administración del inventario, capital de trabajo (efectivo) congelado y el riesgo de obsolescencia y/o vencimiento del inventario.

Por el contrario, contar con una cobertura baja de inventario, las empresas incurrirían en quiebres permanentes de inventario, multiples procesos de generación de pedidos y llegado el caso sobrecostos por entregas prioritarias o de urgencia.

Ejemplo Cálculo Cobertura de Inventario

Carlos, el dueño de un almacen de ventas de zapatos para mujer, al realizar inventario fisico dispone de 100 pares de zapatos, la demanda promedio mensual es de 120 zapatos, la cobertura de inventario de zapatos para mujer sería:

COBERTURA DE INVENTARIO = CANTIDAD DE INVENTARIO / DEMANDA x 30 días

COBERTURA DE INVENTARIO = 100 zapatos / 120 zapatos/mes x 30 días

COBERTURA DE INVENTARIO = 0.833 x 30 días

COBERTURA DE INVENTARIO = 25 días

Carlos podria interpretar el resultado de las siguientes maneras:

El inventario de 100 pares de zapatos para mujer alcanza a cubrir 25 días de venta.

El almacen de Carlos cuenta con una cobertura de inventario para afrontar la demanda durante 25 días.

Acerca de JOSÉ ANDRÉS ROSAS

Ingeniero Industrial, Especialista en Gerencia de Logística, Máster en Ingeniería Industrial y Especialista en métodos cuantitativos de predicción y pronósticos, docente de hora cátedra en postgrados en temas de Planeación, Compras, Inventarios y Almacenamiento. Expositor, conferencista, asesor y consultor empresarial.

correo electroníco: joserosassoluciones@hotmail.com

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PATRONES DE COMPORTAMIENTO DE DEMANDA – SERIES DE TIEMPO

Uno de los principales retos para las cadenas de abastecimiento en las organizaciones es lograr controlar e identificar los patrones de comportamiento de la demanda, por lo que es importante tener claro y definido cual es el comportamiento del mercado y el ciclo de vida del producto para determinar dichos patrones.

Un patrón de comportamiento suele conocerse cuando la serie histórica de ventas (serie de tiempo) presenta de manera repetida una o varias características o cualidades similares a lo largo de un intervalo de tiempo, por lo general se supone (al menos los más conocidos) que son cuatro (4) los componentes que se combinan para dar forma a una serie de tiempo, estos son: tendencial, cíclico, estacional y errático.

La habilidad que tenga un profesional de planeación en la interpretación de patrones de comportamiento en las series de tiempo le permitirá (en teoría) primero, ahorrar tiempo en la elección del modelo de pronóstico más adecuado, segundo, ser más asertivo en los resultados de la estimación, recordemos, que el uso adecuado de herramientas de estimación brindará una ventaja competitiva a las organizaciones comprendiendo la mejor manera de anticiparse a las necesidades de abastecimiento de materiales, materias primas o suministros.

En una manera secuencial pero sencilla iremos avanzando en el conocimiento de los diferentes patrones de comportamiento existentes en una serie histórica de ventas (series de tiempo) .

SERIE DE TIEMPO

Es una secuencia de observaciones que describen la evolución de un fenómeno o variable sobre intervalos de tiempo regulares (diario, semanal, quincenal, mensual, bimensual, semestral, anual, entre otras), por ejemplo:

  • La producción mensual de una planta de manufactura
  • La demanda diaria de un producto
  • Las tasas mensuales de desempleo
  • La población anual de un país, entre otras

Una serie de tiempo se puede dividir en dos familias, en continuas e intermitentes, estas dos familias serán nuestros primeros patrones de comportamiento.

CONTINUA: Se presenta cuando se obtiene la demanda de manera ininterrumpida periodo a periodo, puede sonar un poco obvio y en ocasiones algunos autores omiten este patron (porque se asume que una serie de tiempo debe ser continua, mas adelante veremos que no), pero que en la realidad permite identificar en procesos de estimación que en periodos futuros se presentarán eventos de demanda.

Supongamos que contamos con un almacén que comercializa productos de papelería y se encuentra ubicado cerca a las oficinas de abogados de la localidad, el producto principal del almacén son las libretas de apuntes donde mensualmente (sin falta) se presenta demanda de este producto, este patrón ininterrumpido nos da una alerta como profesionales de planeación que debemos garantizar inventario todos los meses o que debamos generar órdenes de compra todos los meses dado el caso.

INTERMITENTE: Algunos autores la nombran como patrón irregular, se presenta cuando la demanda se obtiene de manera interrumpida, con valores de cero (0) o valores nulos en algunos periodos de tiempo y no es por falta de datos o error en la captura de los datos sino por la naturaleza propia de la demanda. En este caso a diferencia del patrón continuo, se torna un poco mas complejo los resultados de estimación debido a que el profesional de planeación debera analizar dos tipos de variables, la primera que consta en estimar si se presentará o no el evento de demanda y la segunda en que cantidad se presentará la demanda.

Un claro ejemplo de este patrón se presenta en la demanda de algunos productos propios de industrias del sector militar, aviación, aeroespacial, automotriz, alta tecnología, electronica, clinicas y hospitales de alta complejidad.


Ahora, nos detendremos a analizar los patrones de comportamiento en las series de tiempoCONTINUAS, en esta familia nos podemos encontrar el siguiente conjunto de patrones:

  • Constante (Constant)
  • Tendencia (Trend)
  • Cíclico (Cyclic)
  • Estacional (Seasonal)
  • Estacional con tendencia (Seasonal trend)
  • Errático (Erratic)

PATRÓN CONSTANTE (CONSTANT): También conocido por algunos autores como patrón regular, en algunos países de América Latina se le suele llamar patrón estacionario (diferente a estacional), se presenta cuando las observaciones se encuentran en equilibrio alrededor de la media, tanto la media como la varianza son constantes, las variaciones en las observaciones son pocas a lo largo del tiempo, el análisis visual de la serie de tiempo es con frecuencia suficiente para evaluar lo constante o regular de la serie de tiempo, en econometría se conoce como I(0) cointegración de orden cero, aplicando algunos elementos del EDA (Exploratory Data Analysis) se logra identificar este tipo de patrón. https://www.joserosas.com.co/analisis-exploratorio-de-datos-en-planeacion-de-demanda/

A continuación, veremos una serie de tiempo con patrón de comportamiento constante, regular o estacionaria. Se comparten los datos del consumo de combustible de un vehículo que realiza la ruta empresarial de trabajadores de una empresa de la localidad.

PATRÓN CON TENDENCIA (TREND): Representada por el crecimiento o decrecimiento consistente de los datos en la serie de tiempo. Al igual que el patrón constante el análisis visual de la serie de tiempo es con frecuencia suficiente para evaluar el grado de inclinación y la dirección de la tendencia, de igual manera podemos evaluar la ecuación de la recta y = ax + b donde “a” representa la pendiente de la recta, la cual puede tomar valores negativos, positivos o cero según dado el caso.

A continuación, como ejemplo, se comparten los datos de los ingresos operacionales de un almacén que comercializa repuestos de motocicletas.

La linea de tendencia (color rojo) muestra como los datos crecen en el tiempo, para reforzar la hipótesis nos apoyamos en el valor de la pendiente “a” que es igual a 3356,2 (positivo) lo que indica un crecimiento.

PATRÓN CÍCLICO (CYCLIC): Cuando la serie de tiempo presenta un patrón con tendencia, es posible encontrar un patrón adicional que consiste en secuencias de datos que se presentan de manera alternante por encima y por debajo de la linea de tendencia de manera constante durante un intervalo prolongado de tiempo (superior a 6 periodos con el fin de reafirmar la hipótesis del ciclo).

A continuación, presentamos un ejemplo con el número de motocicletas vendidas en Colombia durante el año 2022, en el grafico se puede observar explícitamente una tendencia creciente en la demanda de motocicletas y como en un lapso de 12 periodos se presentan dos ciclos.

PATRÓN ESTACIONAL (SEASONAL): Una serie de tiempo es estacional cuando podemos observar en ella un patrón sistemático repetido en intervalos de tiempo iguales (cada año, cada mes, etc). El análisis visual de la serie de tiempo es con frecuencia suficiente para evaluar la estacionalidad de la serie de tiempo, adicional al grafico visual, se encuentra elementos del EDA como la función de autocorrelación (ACF) que nos permite encontrar el nivel de autocorrelación de los datos y en qué retardos denominados periodos (k) se produce.

Existen muchos ejemplos de series de tiempo con comportamiento estacional. El hecho de que las vacaciones laborales se concentren en los meses de verano condiciona los valores de muchas series. Un claro ejemplo es el de las series relacionadas con el turismo, tales como la cantidad mensual de reservas hoteleras, número de pasajeros que viajan en avión por mes, etc.

La pauta sistemática que caracteriza la estacionalidad no tiene por qué ser anual, algunas series tienen una estacionalidad cuyo periodo es mensual, semanal o incluso un diario. Un ejemplo de una serie de tiempo estacional diaria podría ser el de las ventas por horas de un producto en una tienda minorista, es altamente probable que cada día se repita un patrón de comportamiento muy similar; habrá horas pico con gran número de ventas y otras horas valle en las que apenas hay gente y por lo tanto se registran un número menor de ventas.

A continuación, observaremos una serie de tiempo que involucra datos de los pasajeros movilizados por la compañía aérea United Airlines durante los años 2009 al 2013, en esta serie se observa claramente que hay un patrón similar que se repite año tras año, con evidentes aumentos en el número de pasajeros en los meses de verano (julio – agosto) y decrementos más moderados en los meses correspondientes a enero y febrero.

PATRÓN ESTACIONAL CON TENDENCIA (SEASONAL TREND): Cuando la serie de tiempo presenta un patrón estacional, es posible encontrar un patrón tendencial en las observaciones que consiste en secuencias de datos que se presentan de manera creciente o decreciente de manera constante. A continuación, podemos observar el ejemplo de la empresa UNITED AIRLINES cuando aperturó nuevas rutas hacia destinos en el mar caribe, se puede evidenciar que existe el patrón estacional pero han ido creciendo en pasajeros movilizados en los 5 años siguientes.

PATRÓN ERRÁTICO (ERRATIC): Existen series de tiempo que siendo continuas no presentan algunos de los patrones anteriormente mencionados, los datos no tienen alguna logíca matematica o racional que permita entender lo sucedido, pero que despues de sucedida cada observación existe una explicacion para ello, explicaciones como ciertos sucesos a veces impredecibles como huelgas, pandemias, cambios de clima (sequías, inundaciones o terremotos), elecciones, conflictos armados o la aprobación de asuntos legislativos, pueden causar la irregularidad en una variable.

Estadísticamente se puede identificar este patrón cuando obtenemos el resultado de un elemento del EDA que es el coeficiente de variación (CV), algunos autores definen que un CV >= 1.0 la serie de tiempo se consideraría como errática.

Un ejemplo de este caso son las variaciones observadas en la serie histórica de la demanda de papel higieníco en una empresa Peruana, atribuidas a especulaciones debido a la pandemia ocurrida en el 2020, se pueden detallar periodo a periodo datos que no cumplen ningún patrón con picos pronunciados como el mes de marzo donde la población salió a abastecerse de inventario de papel, a partir de ese momento la serie de tiempo presenta valores erráticos con valores muy bajos que pudieron presentarse por el desabastecimiento de inventario.


En este segundo bloque hablaremos de aquellas demandas que en ciertos periodos se presentan y en otros periodos no se presentan, a esta demanda la denominaremos demanda INTERMITENTE, en esta familia se encuentran indentificados dos tipos de patrones:

  • Grumosa (Lumpy)
  • Agrupada (Clumpled)

PATRÓN GRUMOSO (LUMPY): Se considera un patrón de demanda grumoso cuando las observaciones presentan intermitencia, pero cuando ocurre una observación se presenta con gran variabilidad. A continuación veremos el ejemplo de las exportación de armas y municiones en miles de dolares de la industria Colombiana de enero 2021 a febrero del 2023. Debido a que Colombia no es un país altamente exportador de armas, con frecuencia se observaran periodos en la serie de tiempo donde el valor es cero (0) o nulo (9 periodos de 26), pero cuando ocurren observaciones los datos pueden variar entre 20 mil dolares hasta 4.1 millones de dolares.

PATRÓN AGRUPADO (CLUMPED): Se considera un patrón de demanda agrupado cuando las observaciones presentan intermitencia, pero cuando ocurre una observación se presenta de manera constante. A continuación, veremos un ejemplo del consumo de un dispositivo medico utilizado en un procedimiento de angiografía en una institución de salud en Colombia. El producto es un CATETER DE ANGIOGRAFIA CON BALÓN DE 5mm, el cual están diseñados para ayudar a reducir las complicaciones de los pacientes durante los procedimientos de angiografía pulmonar y la angiografía femoral, su consumo se comporta de una manera intermitente con 12 periodos sin consumo, pero cuando ocurre la observación se presenta un consumo de 1 o 2 unidades por periodo.


Resumén Visual

En el grafíco 9, podemos visualizar a manera de resumen como se dividien los diferentes patrones de demanda conocidos por el momento, seguramente con el uso de redes neuronales o de inteligencia artificial iremos conociendo otros tipo de patrones

Ampliación y extenciones

En un proximo artículo publicaremos cual modelo de pronóstico usar de acuerdo al patrón de comportamiento de la serie de tiempo (emparejamiento o match), analizaremos diferentes aspectos como los resultados del error de estimación durante la etapa de entrenamiento del modelo de pronóstico, con cuantos datos de la serie de tiempo se deben emplear al momento de estimar la demanda, identificación de valores atípicos “outliers” como desorientadores de patrones, entre otros temas.

Webgrafia y Bases de datos ejemplos

https://hopelchen.tecnm.mx/principal/sylabus/fpdb/recursos/r128023.PDF

http://www.editorialdigitaltecdemonterrey.com/materialadicional/id196/cap1/patrones_tiempo.pdf

https://m.riunet.upv.es/bitstream/handle/10251/8322/tesisUPV3050.pdf?sequence=1&isAllowed=y

https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/comercio-internacional/exportaciones

https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/comercio-interno/encuesta-mensual-de-comercio-emc

Acerca de JOSÉ ANDRÉS ROSAS

Ingeniero Industrial, Especialista en Gerencia de Logística, Máster en Ingeniería Industrial y Especialista en métodos cuantitativos de predicción y pronósticos, docente de hora cátedra en postgrados en temas de Planeación, Compras, Inventarios y Almacenamiento. Expositor, conferencista, asesor y consultor empresarial.

correo electroníco: joserosassoluciones@hotmail.com

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GENERADORES DE INVENTARIOS

Hoy en día en las empresas es común encontrar el panorama donde los niveles de inventario son superiores a los que requiere su actividad comercial y productiva. Esta situación perjudica notablemente la disponibilidad de capital trabajo (efectivo) recurriendo a prestamos bancarios para solventar la nómina, el pago a proveedores u otras obligaciones financieras, sin dejar de lado los inconvenientes que ocasionan en la ocupación de los centros de almacenamiento y su administración.

La necesidad de mantener cierto nivel de inventario y si ese nivel es el adecuado o no dependerá en gran medida del tipo de empresa y también de la clase de producto que comercialice. Por ejemplo, una empresa de consumo masivo que comercialice un producto de cuidado personal deberá mantener niveles más altos de inventarios en comparación a una empresa que comercialice un producto perecedero (de corta vida útil) como las carnes frías.

Es importante para los administradores de inventarios conocer cuales variables involucradas dentro de la cadena de suministros son las que de manera natural obligan a mantener inventario con el fin de garantizar la continuidad en el abastecimiento y cuales otras variables no obligatorias de cumplimiento pero que por la actividad u operación del negocio me llevan a adquirir inventarios innecesarios.   

Para comprender este aspecto he dividido a los GENERADORES DE INVENTARIOS en dos grupos:

Grafico 1. Generadores de Inventarios

GENERADOR NATURAL

Los GENERADORES NATURALES de inventario son aquellas variables que por la dinámica de abastecimiento y de comercialización nos llevan si o si (obligan) a mantener inventario, de no ser así, se vería afectada la continuidad del abastecimiento tanto por parte del proveedor como de la empresa hacia sus clientes.

Estas variables son:

  • Demanda
  • Lead Time
  • Variación de la demanda
  • Variación del Lead Time
  • Nivel de Servicio
Grafico 2. Generadores Naturales de Inventarios

DEMANDA

Solo el hecho de comercializar un producto y de atender la demanda en el momento correcto y en la cantidad correcta (principios de la Logística empresarial) hace que debamos mantener inventario, de no mantener inventario disponible, la competencia podría sacar ventaja y podemos perder participación de mercado.

La generación de inventario deberá ser proporcional al nivel de demanda entre más alta la demanda así deberá ser los niveles de inventarios (ya lo explicamos anteriormente que depende de la clase de empresa y de producto).

VARIACION DE LA DEMANDA

Si la demanda fuera constante conoceríamos con alto grado de certeza cuanto inventario adquirir y nos anticiparíamos de una manera segura, lamentablemente como ocurre con la demanda de muchos productos esta presenta variaciones periodo a periodo, esta variación de la demanda genera algún grado de incertidumbre y ante una demanda con incertidumbre debemos subir los niveles de inventario con el fin de cubrir las variaciones.

LEAD TIME

Conocido como el tiempo de reaprovisionamiento, lo podríamos definir como el tiempo que transcurre desde que se genera la orden de compra hasta que se entrega al cliente, en este lapso la cadena de suministro se encuentra en su periodo más vulnerable debido a que sus existencias de inventario se encuentran en niveles bajos y las ordenes emitidas aun no son entregadas.

Los niveles de inventarios deberán ser proporcionales al tiempo de reaprovisionamiento para garantizar la continuidad del suministro, entre mayor sea el Lead Time mayor deben ser los niveles de inventario.

Ejemplo: si la compañía cuenta con un proveedor a nivel nacional donde el tiempo de entrega de una orden es de 15 días, esta compañía deberá contar con inventario suficiente para operar con tranquilidad durante estos 15 días.

VARIACIÓN DEL LEAD TIME

La variación en los tiempos de reaprovisionamiento es normal dentro del flujo de la cadena de abastecimiento, estos se presentan por situaciones durante el transporte de la mercancía hacia el cliente, también porque el proveedor del proveedor tarda mas tiempo en entregarle sus mercancías, entre otras más situaciones.

Cuando la variación del Lead Time es alta puede resultar como el peor panorama que puede tener la cadena de abastecimiento debido a que los cálculos del aprovisionamiento se hacen partiendo del tiempo estándar definido en la negociación con los proveedores, entre mayor sea la variación del Lead Time mayor deben ser los niveles de inventario.

NIVEL DE SERVICIO

El nivel de servicio representa la probabilidad esperada de no llegar a una situación de falta de existencias. Este porcentaje es necesario para calcular el inventario de seguridad, a mayor nivel de servicio mayor será el nivel del inventario de seguridad, de esta manera, si el nivel de servicio de una determinada referencia es del 90%, esto significa que existe una probabilidad del 90% en la atención de la demanda o, dicho de otro modo, que teóricamente 90 de cada 100 clientes verán satisfecha su demanda en los tiempos previstos.

GENERADOR ANTINATURAL

Los GENERADORES ANTINATURALES de inventarios son aquellas variables, aspectos o procesos dentro de la cadena de suministro que intervienen de manera negativa en los niveles de inventarios.

Es en este aspecto donde se debe prestar mayor atención por parte de los planeadores de abastecimiento para disminuir su impacto, entre los generadores antinaturales de inventarios encontramos:

  • Tamaño del lote de fabricación
  • Tamaño mínimo de compra (economía de escala)
  • Overfitting (sesgo negativo del error de pronóstico)
  • Capacidad instalada (producción y almacenamiento)
  • Incertidumbre en el abastecimiento
Grafico 3. Generadores Antinaturales de Inventario

TAMAÑO MINIMO DE LOTE DE FABRICACIÓN

Para optimizar costos de fabricación por unidad producida las empresas están haciendo grandes inversiones en maquinaria y equipos con la finalidad de producir grandes volúmenes de producto al menor costo.

Lamentablemente estos volúmenes de fabricación no van en línea con la demanda de productos clase C, casi siempre el volumen producido es mayor de lo que el mercado demanda en estos artículos.

TAMAÑO MINIMO DE COMPRA

Al igual que el punto anterior, las fuentes proveedoras no son ajenas a la optimización de sus procesos productivos, las economías de escala están generando en las empresas compras más eficientes en costo, pero no están teniendo en cuenta que, a mayor volumen de producto negociado y adquirido, mayor es el proceso logístico de recibo, almacenamiento y administración.

En ocasiones estos lotes mínimos de compra son generadores de niveles de inventario adicionales a los requeridos por la organización.

OVERFITTING

También conocido como el sesgo negativo del error de pronóstico, ocasionado por un proceso repetitivo de planeación muy optimista, sobrestimando la demanda, en la medida que los pronósticos de demanda superen a la demanda real durante 2 periodos consecutivos o más esto terminará reflejado en excesos de inventarios.

CAPACIDAD INSTALADA

Se hace énfasis tanto a los centros de almacenamiento como a las líneas de fabricación, ambos departamentos cuentan dentro de sus indicadores con el costo por unidad (producida y almacenada), entre mayor sea el numero producido y almacenado menor serán los costos por unidad.

También se ha demostrado que ha mayor espacio de almacenamiento existe una vaga necesidad de querer llenar ese espacio, este proceso en ocasiones demanda al proceso de fabricación una mayor entrega de producto para beneficio de ambas partes.

INCERTIDUMBRE EN EL ABASTECIMIENTO

En ocasiones se presentan situaciones externas que podrían afectar la continuidad del suministro, situaciones como un paro de transporte, de trabajadores, huelgas, escases de materias primas o un posible aumento de su costo hace que los encargados de abastecimiento anticipen el inventario necesario hasta que consideren que no habrá afectación en la disponibilidad.

Acerca de JOSÉ ANDRÉS ROSAS

Ingeniero Industrial, Especialista en Gerencia de Logística, Máster en Ingeniería Industrial y Especialista en Métodos Cuantitativos de predicción y pronósticos, docente de hora cátedra en postgrados en temas de Planeación, Compras, Inventarios y Almacenamiento. Expositor, conferencista, asesor y consultor empresarial.

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PLAN DE CONTINGENCIA EN LA CADENA DE ABASTECIMIENTO

Ante la situación actual y la incertidumbre por la evolución de la pandemia alrededor del mundo, es necesario, en primer lugar establecer medidas preventivas en las organizaciones y en segundo lugar estar preparados para mantener la capacidad de continuar operando, garantizando la seguridad y salud de nuestros colaboradores, así como la confianza de nuestros clientes y los inversores.

Es por esto que las organizaciones deben de adoptar planes de contingencia y de continuidad del negocio ante la amenaza que conlleva el covid-19.

Objetivo de un plan de contingencia

Un plan de contingencia tiene como objetivo anticiparse a posibles situaciones de riesgos, de manera que si estas llegan a producirse, el impacto negativo sea el menor posible.

Es importante resaltar que si bien hay riesgos que se pueden evitar y otros que no, lo que sí es posible hacer es que el tiempo que le tome a una empresa recuperarse de la contingencia sea el menor posible.

Que es un plan de contingencia?

Un plan de contingencia se define como una serie de procedimientos documentados que conducen a las organizaciones a responder, recuperar, reanudar y restaurar el nivel de operación predefinido después de una interrupción. La norma ISO 22301 es una buena herramienta para implementar y gestionar un Plan de Continuidad.

El plan de contingencia se enfoca en asegurar la continuidad del negocio ante un incidente inesperado. En este caso, el plan de continuidad se pondría en marcha si la operación habitual de la empresa se encuentra en riesgo a causas del Covid-19. Este plan ayudará a no detener la operación de la empresa e intentar que la situación no nos afecte en gran medida.

Medidas a tomar en las empresas

Se recomienda a las empresas definir medidas preventivas frente al Covid-19 que garanticen en primer lugar la seguridad y la salud de sus colaboradores, luego, un plan de acción en caso de que se materializase el riesgo por un posible contagio o una situación de alerta pública decretada por las autoridades del gobierno, así como medidas para restaurar la situación al estado anterior de haberse producido la contingencia.

A continuación relaciono 8 medidas a tener en cuenta.

1. Revise su cadena de abastecimiento de comienzo a fin

Haga un mapa de su cadena de abastecimiento, es importante conocer de donde provienen sus materias primas, cuales son las rutas y medios de transporte utilizados, que contingencias presentan sus proveedores y en tal caso los proveedores de sus proveedores, revise sus niveles de inventarios, sus capacidades de producción, almacenamiento, transporte y humano, comunicarse con sus clientes y ayúdeles a identificar problemas en capacidades de almacenamiento.

2. Manténgase alerta e informado

Lea las noticias, anticipe los eventos potenciales geopolíticos económicos o de propagación. Esté atento a los posibles problemas sociales o de propagación que se presenten en el mundo, observe que medidas se han establecido, cuales han sido efectivas y evalué como implementarlas según su caso.

3. Mantenga el inventario esencial para su empresa

Trabaje con modelos de stock de seguridad, mantener un stock de seguridad siempre es una buena práctica y en especial para los productos considerados críticos en su negocio. Ante un periodo de incertidumbre es necesario evaluar las políticas de inventarios de sus productos, algunos tendrán que aumentar su nivel de inventario y otros disminuirán, categorizar su portafolio es una excelente medida.

4. Examine posibles riesgos según el tipo de abastecimiento, operación y demanda

Cada riesgo deberá ser evaluado analizando la probabilidad de ocurrencia, así como el impacto que tendría en la empresa en caso de que se dé. Identifique que opciones tiene disponibles para mitigar el riesgo para así evitarlo o regresar al estado original en el menor plazo posible.

Es altamente probable que las condiciones del mercado cambien, algunos de sus productos podrían convertirse de primera necesidad o de vital importancia y otros dejaran de serlo, identifique cual o cuales de sus productos podrían ser materia prima importante para la cadena de abastecimiento de su cliente.

5. Incorpore a sus proveedores en el plan de contingencia

Desarrolle un conjunto de estrategias y acciones a realizar durante la emergencia.

Seguramente muchas de sus materias primas provengan del exterior, evalúen opciones de auto-abastecerse a nivel local o regional así cueste un poco mas, compartan un plan de cobertura de inventarios con un horizonte de proyección no inferior a seis meses, revise en las medidas de sus posibilidades reducir el pago de sus obligaciones, la cadena de abastecimiento requiere de liquidez para continuar operando.

6. Tenga un plan B en abastecimiento

Revise su portafolio de proveedores y la política de selección, es decir, más de un proveedor aprobado para abastecer sus productos. Recuerde que puede salirle más caro no tenerlo, que tenerlo más caro.

7. Realice auditorias a sus proveedores

Verificar que tengan actualizados sus planes de contingencia.

Revisar si están cumpliendo con los acuerdos pactados en tiempo cantidad y costo.

8. Depure su inventario

Es el momento apropiado para retirar productos almacenados que son de baja, lenta o nula rotación, el espacio liberado en lo centros de almacenamiento servirá para los nuevos niveles de inventarios para productos críticos.

Acerca de JOSÉ ANDRÉS ROSAS

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Gerente de Compras

EL GERENTE DE COMPRAS Y LA GENERACIÓN DE VALOR

El gerente de compras juega un papel fundamental en las organizaciones, una de sus principales funciones es lograr mantener el equilibrio económico de la empresa. La responsabilidad del gerente de compras no se limita solo a comprar bienes y servicios y a negociaciones exitosas, la generación de utilidades en cada acuerdo también debe ser un objetivo de su cargo.

Como líder del proceso de compras la estrategia del departamento de compras será clave en este objetivo, ya que deberán buscar alternativas de suministro para que aumente la capacidad de negociación y así, minimizar el precio/costo de los materiales, esto nos dará como resultado un beneficio en las utilidades 

Explicaremos paso a paso las características y funciones que debe cumplir un gerente de compras para maximizar la rentabilidad y generar utilidades a la organización empresarial al cual representa.

Perfil del gerente de compras

El responsable de este departamento debe ante todo tener la capacidad de planificar y tomar decisiones rápidas, así como tener una habilidad especial para negociar con los proveedores. Estas habilidades son cruciales para la obtención de mejores precios y contratos que se traducirán en mejoras de las ganancias de la empresa. Otra característica no menos importante, es que el encargado debe ser capaz de manejar un equipo de trabajo en forma eficaz.

Es decir, quien esté al frente de esta área debe poseer habilidades gerenciales, analíticas e interpersonales que le aseguren un buen desempeño en su gestión. Por lo general, el cargo de un gerente de compras se desarrolla en dos ámbitos. Uno operativo, por medio del cual se busca que la empresa pueda fluir de manera continua y sin interrupciones por falta de abastecimiento. Y, de manera complementaria, en un ámbito estratégico, en la que el gerente debe planear y desarrollar estrategias de abastecimiento que le permitan ajustarse a los cambios continuos del mercado, y optimizar las compras y suministros de modo que la empresa pueda ganar más dinero. 

Funciones del gerente de compras

Las funciones pueden variar de acuerdo a cada empresa y de acuerdo a las necesidades del mercado, aquí mencionaremos las más comunes:

Comprar:

Como su nombre lo indica, un gerente de compras debe realizar compras. Pero no cualquier compra, sino las más importantes y estratégicas en la organización. Aquellas que dependen de un análisis profundo y una negociación constante. Por lo general estas compras requieren una gran inversión de dinero por lo cual en negociaciones como esta cobra especial importancia la generación de utilidades en cada negociación. Esto sucede cuando el gerente es capaz de realizar un acuerdo que permite obtener el máximo beneficio en la negociación. Asimismo, supervisa las otras compras realizadas por los compradores que tiene a su cargo.

La diferencia entre un comprador y un gerente de compras radica de manera puntual en la industria (o familia de productos) en la que se trabaja y no en las tareas y responsabilidades que pueden ser muy similares.

Buscar, negociar y cerrar acuerdos:

El gerente de compras es responsable de la búsqueda de los mejores suministros y proveedores para la empresa. Esta función es muy importante ya que en cada acuerdo está pone en juego la generación de utilidades de la empresa. Una buena negociación es clave para conseguir el objetivo.

Manejar equipos:

Como ya lo mencionamos el gerente de compras supervisa a otros compradores que están bajo su responsabilidad, pero no solo existen compradores en el área sino también otros trabajadores que reportan al gerente y este tiene la responsabilidad de saber llevar un equipo dinámico y capaz de realizar negociaciones exitosas. Mantener un buen clima laboral dentro de departamento no es la excepción. 

Integrar el departamento de compras al resto de departamentos:

La gestión de compras no debería ser una pieza aparte en las empresas, sino que debería formar parte del ámbito empresarial. El departamento de compras está estrechamente unido a estos otros departamentos:

  • Producción. Existe una relación entre las especificaciones de producción y los pedidos de material, las entradas y las salidas.
  • Ingeniería. Comprar herramientas, equipos y máquinas es fundamental para los dos departamentos.
  • Marketing. Es muy importante realizar un estudio de las ventas y el gasto en cuanto a la adquisición de materiales.
  • Finanzas. Es fundamental que  los niveles de materiales se mantengan y realizar una  estimación del capital de trabajo que se requiere.
  • Recursos humanos. La elección del personal para el departamento de compras es fundamental para que se consigan los logros marcados por la empresa.

Acerca de JOSÉ ANDRÉS ROSAS

Ingeniero Industrial, Especialista en Gerencia de Logística, Máster en Ingeniería Industrial y Especialista en métodos cuantitativos de predicción y pronósticos, docente de hora cátedra en postgrados en temas de Planeación, Compras, Inventarios y Almacenamiento. Expositor, conferencista, asesor y consultor empresarial.

correo electroníco: joserosassoluciones@hotmail.com

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MODELOS DE REPOSICIÓN DE INVENTARIOS

¿Cuando y Cuánto Reponer Inventario?

Dos de los grandes retos de los administradores de compras y de inventarios radica en determinar cuándo y cuánto comprar. 

Para entender de que se tratan estas dos decisiones veamos un ejemplo sencillo: Cuando usted va en su carro y el indicador de combustible registra lleno, usted le presta poca atención al nivel de stock (gasolina) y no le preocupa quedarse varado. A medida que el nivel de gasolina baja, el indicador de combustible desciende gradualmente hasta un determinado nivel en que la luz se enciende. Este es el momento (PUNTO) de hacer el nuevo pedido, en este punto usted estará tomando la decisión de CUANDO PEDIR y  prácticamente, es una advertencia de que, si no hace un nuevo pedido, se quedará sin gasolina en mitad de carretera. Al llegar a la gasolinera según su presupuesto o disponibilidad de dinero o la capacidad del tanque de combustible usted estará tomando la segunda decisión CUÁNTO PEDIR.

Depende de la empresa y su actividad se usaran diferentes estrategias para realizar el pedido. Algunas empresas por ejemplo trabajan como un taxi haciendo carreras, estas ya tendrán una cantidad fija cada vez, ya sea fijando la cantidad de dinero a gastar o el volumen. Cuando es una cantidad fija cada vez tenemos un sistema de pedido. Otras empresas recorren distancias más largas porque viajan a otras ciudades unos días y otros no, esta es una cantidad variable y está relacionada con un sistema de pedido variable.

Con base al ejemplo podemos concluir que la decisión de CUANDO hacer un pedido depende básicamente del tipo de revisión que se aplique a los artículos. Si la revisión es PERIÓDICA, el pedido se hace cada cierto tiempo. En cambio, si la revisión es CONTINUA, la decisión de cuándo hacer un pedido, se deduce de la comparación entre el nivel de stock disponible y la cantidad calculada por el método del punto de pedido.

SISTEMA DE REVISIÓN CONTINUA

Cuando definimos que un artículo se revisa en forma continua significa que los niveles de inventario son revisados continuamente después de que tienen lugar las transacciones o movimientos en el sistema (software). El sistema de revisión continuo tiene las siguientes características:

  • Cuando el nivel de existencias cae por debajo de cierto punto predeterminado (llamado punto de reorden) se debe colocar un pedido por una nueva cantidad de producto que es fija (constante cada vez).
  • El nivel de inventario al cual debe colocarse un nuevo pedido suele ser especificado como punto para un nuevo pedido.
  • El inventario que se defina como punto de reorden o punto de pedido debe garantizar disponibilidad de inventario mientras el proveedor abastece la orden (lead time)
  • También se conoce como sistema de cantidad fija de reorden

Donde:

Q = Cantidad Optima de pedido

d  = Demanda

Cp = Costo de hacer pedido

Ca = Costo de almacenar

Pp = Punto de pedido o de Reorden

S.S.  = Inventario Amortiguador / Stock de Seguridad

Lt  = Lead Time / Tiempo de reaprovisionamiento

Qmax = Inventario Máximo

SISTEMA DE REVISIÓN PERIÓDICO

Cuando definimos que un artículo se revisa en forma periódica significa que los inventarios se revisan en intervalos de tiempo iguales, por ejemplo, cada semana, cada mes, cada semestre, etc.; el tiempo para adquirir un nuevo pedido, suele coincidir con el inicio de cada intervalo de tiempo.

Por ejemplo, en el caso del comerciante que recibe la visita de un vendedor (levanta pedidos) 1 vez por semana y no tiene posibilidades de solicitar entregas fuera de ruta. El producto llegará un tiempo L después que el vendedor levantó el pedido.

En este sistema de reposición de inventarios se revisa cada intervalo fijo de tiempo T y el objetivo es llegar a un nivel de inventario Qmax que cubra la demanda hasta el siguiente periodo de revisión, el tamaño del pedido Q varia con el comportamiento de la demanda.

Donde:

Q = Cantidad Optima de pedido

d  = Demanda

R = Tiempo de revisión del inventario

Lt = Lead Time

S.S. = Stock de Seguridad

I = Nivel actual de inventario

Nota: para consultar acerca de inventarios de seguridad puede ir a:

joserosas.com.co/amortiguadores-de-inventarios-stock-de-seguridad

Acerca de JOSÉ ANDRÉS ROSAS

Ingeniero Industrial, Especialista en Gerencia de Logística, Máster en Ingeniería Industrial y Especialista en Métodos cuantitativos de predicción y pronósticos, docente de hora cátedra en postgrados en temas de Planeación, Compras, Inventarios y Almacenamiento. Expositor, conferencista, asesor y consultor empresarial.

correo electroníco: joserosassoluciones@hotmail.com

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