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.
1. INCERTIDUMBRE EN LA DEMANDA
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.
2. ECONOMÍA E INFLACIÓN
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.
3. INESTABILIDAD GEOPOLITICA
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.
4. EVENTOS METEOROLÓGICOS EXTREMOS
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.
5. CIBERATAQUES / CIBERAMENZAS
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.
MATRIZ DE RIESGOS CADENA DE SUMINISTROS
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
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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:
Tipo de producto
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.
Factores Estacionales
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.
Variabilidad
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).
Cambios en el Mercado
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.
Calidad de los Datos
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.
Intervalos de Tiempo
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.
Efectos Externos
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.
Conclusión
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
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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:
- Proximidad del mercado: Evaluar la ubicación de tus clientes, revisa como se encuentran dispersos tus clientes y la proximidad geográfica de tu mercado objetivo.
- 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.
- Variedad de productos y segmentación: Si ofreces una amplia variedad de productos o si tienes segmentos de mercado que requieren un enfoque especializado.
- Costo de transporte: Evaluar los costos asociados con el transporte de productos tanto de un almacen centralizado como descentralizado hacia las diferentes ubicaciones.
- 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.
- 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:
- 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
- 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.
- 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:
- 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.
- 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
- 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:
- 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
- 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.
- 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:
- 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.
- 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.
- 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.
- 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
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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.
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.
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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.
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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
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ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS EN PLANEACIÓN DE DEMANDA
¿QUE ES EL ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS?
Los profesionales de Planeación de Demanda o Demand Planners utilizan el análisis exploratorio de datos (Exploratory Data Analysis) con el fin de analizar e investigar conjuntos de datos y resumir sus principales características, a menudo empleando métodos de visualización de datos. El EDA ayuda a determinar la mejor manera de manipular las fuentes de datos para obtener las respuestas que necesita, lo que facilita a los planeadores de demanda descubrir patrones, detectar anomalías, probar una hipótesis o comprobar supuestos.
El EDA se usa principalmente para ver qué pueden revelar los datos más allá de la tarea formal de modelado o de prueba de hipótesis y proporciona una mejor comprensión de las variables del conjunto de datos y las relaciones entre ellas. También puede ayudar a determinar si las técnicas estadísticas que está implementando para el análisis de datos son apropiadas. Desarrollado originalmente por el matemático estadounidense John Tukey en los 70, las técnicas de EDA siguen siendo un método ampliamente utilizado en el proceso de descubrimiento de datos hoy en día.
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Mediante el proceso del EDA, estamos tratando de encontrar varios aspectos relevantes en demanda como por ejemplo:
- Conocer la estructura y distribución de los datos
- Encontrar las relaciones entre las variables explicatorias
- Encontrar la relación que tienen las variables explicatorias con la variable respuesta
- Encontrar posibles errores, datos atípicos (outliers) y anomalías en los datos
- Identificar patrones de comportamiento
- Refinar o confirmar nuestras hipótesis
- Generar nuevas preguntas sobre los datos que tenemos
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OBJETIVO DEL ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS
El propósito principal del EDA es ayudar a estudiar los datos antes de hacer cualquier supuesto. Puede ayudar a identificar errores obvios, así como comprender mejor los patrones dentro de los datos, detectar valores atípicos o eventos anómalos, y encontrar relaciones interesantes entre las variables.
Los profesionales de planeación de demanda pueden utilizar un análisis exploratorio para garantizar que los resultados que producen son válidos y aplicables a los resultados y objetivos empresariales deseados., como el cumplimiento o no del presupuesto, expectativas de crecimiento o decrecimiento, entro otros. El EDA también ayuda a los stakeholders al confirmar que están haciendo las preguntas correctas. El EDA puede ayudar a responder preguntas acerca de desviaciones estándar, variables categóricas e intervalos de confianza.
No existe como tal una técnica formal que nos indique como llevar a cabo este tipo de análisis, mas bien depende de lo que vayamos encontrando en los datos, así como la experiencia y el conocimiento especifico del campo que tengamos, el análisis exploratorio de datos es como un trabajo detectivesco, se buscan claves y pistas que puedan conducir a la identificación de las posibles causas de origen del problema que se intenta resolver. Se exploran las variables de una en una, luego de dos en dos, y luego muchas variables a la vez, como el EDA implica explorar, podemos decir que es un proceso iterativo. .
TIPOS DE ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS
Existe literatura extensa acerca de las diferentes tipos de EDA, pero de un modo practico lo podemos resumir en 4 tipos:
- Numérico Univariante
- Grafíco Univariante
- Numérico Multivariante
- Grafíco Multivariente
1. Numérico Univariante
Esta es la forma más simple de análisis de datos, donde los datos analizados consisten en una sola variable, es el tipo de EDA mas básico y usado por los profesionales de Planeación de Demanda debido que es una sola variable la de nuestro interés (Demanda), en este análisis no se ocupa de las causas o relaciones. El objetivo principal del análisis univariante es describir los datos e identificar los patrones que existen en ellos, a continuación los descriptores univariantes mas comunes son:
- Número de observaciones
- Máximo
- Mínimo
- Rango
- Tendencia
- Desviación estándar
- Media o promedio
- Mediana
- Moda
- Coeficiente de variación
- Simetría
- Curtosis
- Funcíon de autocorrelación
2. Gráfico Univariante
Los métodos numéricos no proporcionan una imagen completa de los datos, por lo tanto, se requieren métodos gráficos. Los tipos comunes de gráficos univariantes incluyen:
- Diagrama de Líneas, Los gráficos de líneas se utilizan para mostrar el valor cuantitativo en un intervalo de tiempo continuo. Se usa con mayor frecuencia para mostrar tendencias y relaciones (cuando se agrupan con otras líneas). Los gráficos de línea también ayudan a dar un «panorama general» en un intervalo, para ver cómo se ha desarrollado durante ese período.
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Gráfico 1. Diagrama de Linea
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- Histogramas, diagramas de barras en los que cada barra representa la frecuencia (recuento) o la proporción (recuento/recuento total) de casos para un rango de valores.
Gráfico 2. Histograma
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- Diagrama de Cajas – Bigotes (boxplots o box and whiskers) son una presentación visual que describe varias características importantes, al mismo tiempo, tales como la dispersión y simetría. Se representan gráficamente el resumen de seis números dentro de los datos, el mínimo, primer cuartil, mediana, media, tercer cuartil y máximo, también ayuda a identificar valores atípicos (outliers).
.Gráfico 3. Diagrama de Cajas – Bigotes
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3. Numérico Multivariante
Se obtienen datos multivariantes de más de una variable. Las técnicas de EDA no gráficas y multivariantes generalmente muestran la relación entre dos o más variables de los datos a través de la tabulación cruzada o las estadísticas, el estadístico mas usado en técnicas multivariantes es el coeficiente de correlación.
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4. Gráfico Multivariante
Los datos multivariantes utilizan gráficos para mostrar relaciones entre dos o más conjuntos de datos. El gráfico más utilizado es un diagrama de barras agrupadas o un gráfico de barras donde cada grupo representa un nivel de una de las variables y cada barra dentro de un grupo representa los niveles de la otra variable.
Muchos procedimientos estadísticos en planeación de demanda exigen una serie de requisitos según de cual se trate, pero en términos sencillos, los podemos resumir así:
- Homogeneidad
- Independencia
- Normalidad
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HOMOGENEIDAD
En toda serie histórica de datos (Serie de tiempo) es conveniente revisar que tan homogéneos son los datos, en el análisis de series de tiempo, nos interesa la “estabilidad” de la demanda en relación al tiempo. Debemos chequear la presencia de valores extremos Máximo y Mínimo, este tipo de datos reciben el nombre de datos influyentes o atípicos (outliers en ingles), se llaman influyentes por dos motivos, 1) porque llaman mucho la atención de los interesados al responder la pregunta de cuanto ha sido la mayor venta o cuanto fue la menor venta o en que periodos se han presentados los dos eventos anteriormente mencionados y 2) porque influyen de manera positiva o negativa en los resultados de estimación de la demanda.
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Grafico 1. Valores Máximo – Mínimo
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Contando con los datos máximos y mínimos podemos identificar el Rango (máximo – mínimo), el rango nos permite tener una idea de la dispersión de los datos, cuanto mayor es el rango mayor será la dispersión de los datos (sin considerar la afectación por parte de los outliers), en otras palabras nos da una idea del espacio en el cual se moverá la demanda.
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Grafico 2. Rango
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¿Porqué nos importa en planeación de demanda la HOMOGENEIDAD?
El objetivo del análisis y modelado de series de tiempo es usualmente la construcción de modelos de pronósticos que ayuden a estimar la demanda con un alto grado de asertividad con el fin de anticipar el abastecimiento tanto de producto terminado como el de materiales y materia prima. Entonces, ¿Cómo podemos generar estos pronósticos utilizando un modelo con parámetros variables en el tiempo? ¿Cuánta confianza podemos poner en esos pronósticos? ¿El pronóstico es robusto? ¿el pronóstico interpretó el patrón de comportamiento?.
Para resolver las preguntas anteriores es relevante conocer lo opuesto a la homogeneidad y que en la mayoría de las ocasiones es lo que representa a la demanda real, me refiero a la HETEROGENEIDAD.
¿Qué factores afectan la HOMOGENEIDAD en planeación de demanda?
- La demanda está evolucionando con el pasar del tiempo. En este caso, tratar de ajustar un modelo de pronóstico con valores de parámetros fijos no sería óptimo, a pesar de nuestros mejores esfuerzos. Necesitamos examinar técnicas avanzadas de modelado para interpretar el patrón de comportamiento de la serie histórica de la demanda. Esto se encuentra fuera del alcance del EDA por lo que lo trataremos en otro post (modelos de pronósticos)
- La demanda posee algún grado de tendencia o estacionalidad.
- La demanda ha sufrido cambios estructurales puntuales debido a eventos exógenos, como un plan de oferta y promoción, descuentos, aumento o disminución de precios, aprobación y aplicación de nuevas leyes relevantes o un importante desarrollo en el proceso mismo.
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INDEPENDENCIA
En el análisis de series de tiempo, podemos decir que dos sucesos son independientes entre sí, si la ocurrencia de uno de ellos no afecta para nada a la ocurrencia del otro, ejemplo: el evento de la temperatura de una región y la demanda de una golosina son “independientes”, el hecho de que en una región sea mas calurosa o mas fría no va influir de manera considerada los niveles de venta de una golosina y viceversa.
Para que dos sucesos sean independientes es necesario verificar al menos una de las siguientes condiciones:
- P (B/A) = P (B) es decir, que la probabilidad de que se de el suceso B, condicionada a que previamente se haya dado el suceso A, es exactamente igual a la probabilidad de B.
- P (A/B) = P (A) es decir, que la probabilidad de que se de el suceso A, condicionada a que previamente se haya dado el suceso B, es exactamente igual a la probabilidad de A.
- P (A L B) = P (A) * P (B) es decir, que la probabilidad de que se de el suceso conjunto A y B es exactamente igual a la probabilidad del suceso A multiplicada por la probabilidad del suceso B.
Algunos ejemplos de sucesos que generan “dependencia” en la demanda y que desde planeación de demanda deben ser bien analizados son:
- Inversión en publicidad, estadísticamente se encuentra demostrado que a mayor nivel de inversión en medios publicitarios mayor será la demanda. generando algún grado de dependencia.
- Precio del Dólar, este suceso afectará de manera considerable la demanda, a mayor precio del dólar, encarecerá el valor del producto ocasionando que se disminuyan las ventas y viceversa.
- Nivel de desempleo, a mayor nivel de desempleo, menor es el poder adquisitivo de las personas, por tal motivo este suceso puede crear algún grado de dependencia en la demanda.
- Nivel de temperatura, en algunos casos para algunos productos, el suceso del nivel de temperatura puede afectar la demanda de un producto, ejemplo, a mayor nivel de temperatura puede aumentar la demanda de bebidas refrescantes o helados.
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NORMALIDAD
A fin de comprender e interpretar de manera adecuada una serie de tiempo (demanda histórica), se requiere conocer una de las más importantes distribuciones de probabilidad denominada distribución normal. Las características básicas de ella se tratan a continuación.
Una distribución normal representa la forma en la que se distribuyen en la naturaleza los diversos valores numéricos de las variables continuas, la normalidad esta basada en un concepto invariado o aislado con enfoque estadístico generado por una serie de valores u observaciones de una sola variable (univariables) como pueden ser estatura, peso, en nuestro caso una serie de tiempo.
Para delimitar la NORMALIDAD se requiere de un método matemático que defina los valores numéricos que dividan la zona de normalidad y anormalidad en nuestra serie de tiempo.
Características de la NORMALIDAD en una serie de tiempo
- Está determinada por dos parámetros, LA MEDIA y LA DESVIACIÓN ESTANDAR.
- Es SIMETRICA en torno a la media, es decir, el 50% de los datos se encuentran a la derecha y el otro 50% de los datos se encuentran a la izquierda.
- MEDIA, MEDIANA y MODA, son iguales, sin embargo es poco probable que en una serie de tiempo de la demanda de un producto presente MODA por tal motivo no podemos ser muy exigentes con esta característica al momento de descartar NORMALIDAD.
Podemos decir que una serie de tiempo presenta NORMALIDAD cuando el 95,5% de las observaciones se encuentran dentro del intervalo de la MEDIA +/- 2 DESVIACIONES ESTANDAR y tan solo un 4,5% se encuentran fuera de ese intervalo.
Grafico 3. Distribución Normalidad
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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:
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
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
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
correo electroníco: joserosassoluciones@hotmail.com
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.
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CLASIFICACIÓN ABC DE INVENTARIOS
La CLASIFICACIÓN ABC de los inventarios es una técnica administrativa que consta en segmentar, categorizar o agrupar las múltiples referencias de inventarios en clases A, B o C de acuerdo a criterios como la demanda, el costo o la multiplicación de ambos criterios.
La técnica de la CLASIFICACIÓN ABC se basa en el principio de PARETO o regla del 80-20, la cual dice que un pequeño porcentaje (20%) de las referencias serán responsables del mayor porcentaje (80%) de la demanda o del costo.
Esta clasificación ayuda a los administradores de inventarios o compradores a tomar mejores decisiones y priorizar los recursos de compras y de almacenamiento hacia los productos de mayor impacto en la organización (Clase A), en lugar de focalizar esfuerzos y recursos por igual en todos los productos lo que resultaría algo desgastante y contraproducente en los artículos de menor impacto (Clase C).
Análisis ABC
El análisis ABC se basa en el principio de PARETO o regla del 80-20, vale la pena recordar que, si bien los valores anteriores son una guía aplicada en muchas organizaciones, cada organización y sistema de inventarios tiene sus particularidades, y que quién aplique cada principio de ponderación debe estar sumamente consciente de la realidad de su empresa, pueden usarse relaciones 85-15 o 75-25, lo principal es entender que un pequeño porcentaje de las referencias representa la mayor parte del valor del inventario
A continuación, explicaremos las diferentes categorías:
Categoría A: El 20% de las referencias representan aproximadamente el 80% del valor del inventario (regla 80/20).
Categoría B: Un 30% de las referencias representan aproximadamente el 15% del valor del inventario.
Categoría C: El 50% de las referencias representan sólo el 5% del valor del inventario.C
Criterios de clasificación ABC
Puedes segmentar cada producto a partir de ciertos criterios. Por lo general se usan los siguientes:
Clasificación por precio unitario
Clasificación por valor total
Clasificación por rotación o consumo (unidades)
Clasificación por aporte a utilidades
Procedimiento elaboración Clasificación ABC
Para la CLASIFICACIÓN ABC se debe contar con el registro o listado de productos de la organización junto con su costo unitario, demanda y/o la multiplicación de ambos criterios, la elección de los criterios depende de la necesidad de clasificación que tenga la organización.
Paso 1: Ordenar la tabla (registro o listado) de mayor a menor según el criterio de análisis, para caso practico del ejercicio lo haremos con el costo mensual de ventas que no es más que la multiplicación entre el costo unitario y la demanda mensual.
Paso 2: Creamos una nueva columna donde calcularemos el porcentaje (%) de participación individual de los productos, esto lo hacemos tomando el valor del costo mensual de ventas de cada producto, lo dividimos por el valor total y lo multiplicamos por 100%.
Paso 3: Creamos una nueva columna donde acumularemos los porcentajes (%) individuales, este cálculo se realiza de arriba hacia abajo en la tabla de la siguiente manera:
El % individual del articulo 5 es 39,8% y el porcentaje individual del artículo 4 que es de 33,9% se suma ambos % dando como resultado acumulado 73,7% este resultado se colocará en la casilla del porcentaje acumulado del artículo 4, ahora, este valor de 73,7% que llevamos acumulado le sumamos el % individual del artículo 9 que es de 10,3% y nos da como resultado 84,01% y así sucesivamente hasta el último artículo.
Paso 4: Creamos una ultima columna donde aplicaremos el principio de PARETO o regla del 80-20 donde todo % acumulado menor o igual a 80% lo clasificaremos como “A”, todos los % acumulados que se encuentren entre el 80% y el 95% lo clasificaremos como “B” y los % acumulados mayores al 95% los clasificaremos como “C”.
Después de realizada la clasificación, procedemos a realizar una tabla que de manera consolidada nos demuestra que el 80% del costo mensual de la venta está reflejada en 2 artículos, estos 2 artículos representan solo el 20% del catálogo o del inventario (2/10).
Estrategias de Administración según clasificación
La CLASIFICACIÓN ABC en un centro de almacenamiento es ampliamente utilizado debido a que me permite ubicar los productos de acuerdo a su movimiento.
Los productos clasificados como clase “A” serán aquellos de mayor movimiento y estarán almacenados cerca de la zona de carga y descarga y los artículos clase “C” estarán almacenados mas lejos de las zonas de cargue y descargue.
La zona “A” debe de contar con ventajas de ubicación y espacio respecto a las otras unidades de inventario, estas ventajas son determinadas por el tipo de almacenamiento que utilice la organización.
La zona “B” deberán ser seguidas y controladas mediante sistemas computarizados con revisiones periódicas por parte de la administración.
La zona “C” es la zona con mayor número de unidades de inventario, un sistema de control diseñado con conteos rutinarios es adecuado para su seguimiento.
Otras estrategias se resumen en el siguiente recuadro:
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