Optimización de stocks con simulación

Warehouse

Desafíos en el terreno

¿Qué ocurre en los almacenes de nuestros clientes?

  • “Tengo demasiado inventario”
  • “Pierdo ventas porque no tengo el inventario correcto”
  • “Los stocks de seguridad no son suficientes”
  • “Los puntos de reorden fueron definidos hace mucho tiempo atrás”
  • “Siempre hemos trabajado con esos tamaños de lote”
  • “El almacén tiene demasiado inventario obsoleto y desperdicios”
  • “Los tiempos de entrega de mi proveedor son muy variables y afectan mi planificación”

Seguramente, algunos te resultaron familiares.

La gestión y planificación de inventarios engloba un amplio abanico de complejidades operativas dictadas por restricciones internas y particularidades de cada empresa, así como por factores externos causados principalmente por variabilidades en la oferta y la demanda. Tradicionalmente, las políticas de inventarios han sido definidas por modelos analíticos, rígidos y construidos en base a premisas que no se ajustan a las características y vaivenes de una cadena de suministro operando en el mundo real.

Los modelos analíticos y las fórmulas estáticas no logran capturar las dinámicas de la planificación de inventarios; además, no permiten validar si el stock de seguridad o la política de inventarios será la adecuada antes de ser implementada y desplegada a lo largo de la cadena. Por otra parte, un método de prueba y error puede causar interrupciones en las operaciones antes de definir una solución lo suficientemente buena.  

Entonces, ¿cuál puede ser el enfoque correcto para este problema?

Enfrenta las dinámicas de la planificación de inventarios con simulación

Una simulación describe un sistema y las reglas de actuación bajo las que opera, entre ellas las interdependencias entre los diferentes componentes del sistema y las lógicas de los procesos de negocio. Además, la simulación permite a los planificadores probar y experimentar en un entorno libre de riesgos, mientras se captura todos los detalles y complejidades de una cadena de suministro, tales como efectos aleatorios o dependientes del tiempo, y efectos que interactúan dentro del sistema, como fluctuaciones de la demanda, variabilidad en los tiempos de entrega, cambios en los tamaños de lote o frecuencia de pedidos, entre otros efectos que no pueden ser capturados por modelos analíticos.

Y hay más ventajas que ofrece una simulación dinámica:

Monitoreo del desempeño a lo largo del tiempo

La simulación modela los niveles de inventario a lo largo del tiempo. Los analistas pueden examinar cambios graduales y detectar puntos de quiebre en la planificación (ver Figura 1).

FIGURA 1: Perfil del nivel de inventario simulado

No es una caja negra

El usuario puede ver por qué la política de stock óptima ha sido definida como tal. A diferencia de los modelos analíticos, no se necesitan supuestos.

Trade-offs bajo los reflectores

La simulación facilita la visualización y evaluación de trade-offs entre los niveles de servicio al cliente y los costos de inventarios y, por lo tanto, permite definir la asignación óptima de inversión de inventario (ver Figura 2).

FIGURA 2: Política Actual vs Política Óptima definida con Simulación

Análisis de escenarios y consideración de restricciones

Las operaciones se pueden probar en una amplia gama de escenarios y con distintas restricciones (superficie, volumen, peso, capital de trabajo, inversión en capacidad, etc.), incluidos nuevos parámetros de planificación y procesos estocásticos. En base a estas consideraciones, se pueden tomar decisiones de negocio basadas en condiciones y limitantes reales en las operaciones.

¿Qué problemas pueden ser resueltos?

A lo largo de nuestra experiencia, hemos abordado varios desafíos en la planificación de inventarios usando simulación:

  • Optimización de la política de inventarios: desafiamos la política actual y definimos el mejor conjunto de parámetros de planificación para cada SKU con indicadores de gestión ajustados a tu negocio y el nivel de servicio deseado. La nueva política no será arbitraria y tomará en cuenta variables como los tiempos de entrega, tamaño de lote, período de revisión y costo.
  • Definición de los stocks de seguridad: en función de fluctuaciones de la demanda, variabilidad de los tiempos de entrega, interrupciones operativas, y especialmente, los riesgos de cada industria. Podemos definir el stock de seguridad adecuado para cada producto de tu negocio.
  • Cuantificación de mejores pronósticos: pronósticos más robustos tienen un gran impacto en toda la cadena de suministro, reduciendo la incertidumbre operativa y, por lo tanto, los stocks de seguridad. Un enfoque basado en simulación puede cuantificar el efecto de mejorar la precisión del pronóstico sobre los costos de inventario y el nivel de servicio.

Caso de estudio

Una cadena de farmacias en América Latina sufría de quiebres de stocks y pedidos atrasados de varios productos, así como grandes pilas de inventarios de otros SKUs en sus centros de distribución. Políticas de inventario definidas principalmente por intuición y una demanda muy variable provocaban un bajo desempeño operativo y costos de capital excesivos.

En base a estas restricciones y desafíos, trabajamos en conjunto con la empresa para definir una política de inventarios óptima para sus productos terminados, que permita lograr el nivel de rotura de stock objetivo y reducir capital de trabajo. Tras modelar el MRP de la empresa con sus políticas de inventario y simular las operaciones de distribución con diferentes parámetros de planificación construimos varios escenarios que redujeron los costos de inventarios y las roturas de stocks. El escenario seleccionado, ver Figura 2, generó ahorros de 0.8 millones de dólares en inversiones de inventario y disminuyó el indicador de rotura de stock en 3.8%.

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