Optimización de inventario

La optimización de inventarios se refiere a las técnicas que utilizan las empresas para mejorar la supervisión, el control y la gestión del tamaño y la ubicación de sus inventarios en toda su red de suministro . ^{[ 1 ]} En la investigación operativa se ha observado que "toda empresa se enfrenta al reto de ajustar su volumen de suministro a la demanda del cliente. La eficacia con la que la empresa gestiona este reto tiene un impacto significativo en su rentabilidad". ^{[ 2 ]}

A diferencia del ciclo de inventario tradicional de "acumulación y descarte", en el que las empresas compran en exceso productos para prepararse para posibles picos de demanda y luego desechan el producto sobrante, la optimización de inventario busca ajustar de manera más eficiente la oferta a la demanda esperada del cliente. ^{[ 3 ]} Los datos de estándares abiertos del American Productivity and Quality Center (APQC) muestran que la empresa mediana mantiene un inventario del 10,6 por ciento de los ingresos anuales a partir de 2011. El costo típico de mantener inventario es de al menos el 10,0 por ciento del valor del inventario. Por lo tanto, la empresa mediana gasta más del 1 por ciento de los ingresos en mantener inventario, aunque para algunas empresas la cifra es mucho mayor. ^{[ 4 ]}

Además, la cantidad de inventario en existencias tiene un gran impacto en el efectivo disponible. Dado que el capital de trabajo es valioso, es importante que las empresas mantengan los niveles de inventario lo más bajos posible y vendan el inventario lo más rápido posible. ^{[ 5 ]} Cuando los analistas de Wall Street analizan el desempeño de una empresa para realizar pronósticos de ganancias y recomendaciones de compra y venta, el inventario siempre es uno de los principales factores que consideran. ^{[ 6 ]} Los estudios han demostrado una correlación del 77 % entre la rentabilidad general de la manufactura y la rotación de inventarios. ^{[ 7 ]}

El desafío de gestionar el inventario se ve incrementado por el fenómeno de la " cola larga ", que provoca que un mayor porcentaje de las ventas totales de muchas empresas provenga de una gran cantidad de productos, cada uno con una baja frecuencia de venta. ^{[ 6 ]} Los ciclos de productos más cortos y frecuentes, necesarios para satisfacer las necesidades de mercados más sofisticados, generan la necesidad de gestionar cadenas de suministro que contengan más productos y componentes. ^{[ 5 ]} Por lo tanto, las empresas deben comprender cómo esto afecta su inventario y cómo pueden aprovechar las oportunidades que presentan dichos productos. ^{[ 8 ]}

Al mismo tiempo, las frecuencias de planificación y los intervalos de tiempo están pasando de mensuales/semanales a diarios, y el número de ubicaciones de almacenamiento gestionadas pasa de docenas en los centros de distribución a cientos o miles en los puntos de venta (TPV). Esto genera una gran cantidad de series temporales con un alto nivel de volatilidad de la demanda. ^{[ 9 ]} Esto explica uno de los principales desafíos en la gestión de las cadenas de suministro modernas, el llamado " efecto látigo ", que a menudo provoca que pequeños cambios en la demanda real generen un cambio mucho mayor en la demanda percibida, lo que a su vez puede llevar a las empresas a realizar cambios en el inventario mayores de los realmente necesarios. ^{[ 10 ]}

Sin optimización de inventario, las empresas suelen establecer objetivos de inventario mediante reglas empíricas o cálculos de una sola etapa. Las reglas empíricas normalmente implican establecer un número de días de suministro como objetivo de cobertura. Los cálculos de una sola etapa analizan un solo artículo en una sola ubicación y calculan la cantidad de inventario necesaria para satisfacer la demanda. ^{[ 11 ]}

Los modelos de optimización de inventario pueden ser deterministas —donde cada conjunto de estados de las variables está determinado de forma única por los parámetros del modelo— o estocásticos —donde los estados de las variables se describen mediante distribuciones de probabilidad—. ^{[ 12 ]} La optimización estocástica tiene en cuenta la incertidumbre del suministro, por ejemplo, que el 6 % de los pedidos de un proveedor extranjero se retrasan entre 1 y 3 días, el 1 % entre 4 y 6 días, el 5 % entre 7 y 14 días y el 8 % más de 14 días. ^{[ 13 ]}

La optimización estocástica también considera la volatilidad de la demanda, que es una prioridad máxima entre los desafíos que enfrentan los profesionales de la cadena de suministro. ^{[ 14 ]} Por ejemplo, la gerencia predice una probabilidad del 65 % de vender 500 unidades, una probabilidad del 20 % de vender 400 unidades y una probabilidad del 15 % de vender 600 unidades. Se pueden lograr altos niveles de servicio con sobrecostos, inventario excesivo y soluciones de emergencia, pero se puede lograr una mayor rentabilidad comprendiendo las fuentes de volatilidad y planificando adecuadamente. El resultado es una mejor comprensión de los requisitos de inventario que con un enfoque determinista. ^{[ 15 ]}

Los problemas de localización de un solo nivel son problemas de un solo tipo, donde el flujo de material que sale o entra en las instalaciones que se van a localizar es insignificante. En los problemas de múltiples niveles, tanto las mercancías entrantes como las salientes son relevantes. Este es el caso, por ejemplo, cuando se deben ubicar centros de distribución (CD) teniendo en cuenta tanto el coste de transporte desde las plantas hasta los CD como el coste de transporte desde los CD hasta los clientes. En los problemas de múltiples niveles, se deben considerar las restricciones destinadas a equilibrar los flujos entrantes y salientes. ^{[ 16 ]}

Un enfoque secuencial de un solo nivel pronostica la demanda y determina el inventario requerido para cada nivel por separado. La optimización de inventario de múltiples niveles determina los niveles correctos de inventario en toda la red en función de la variabilidad de la demanda en los distintos nodos y el rendimiento ( tiempo de entrega , retrasos, nivel de servicio) en los niveles superiores. ^{[ 17 ]}

La optimización de inventario multietapa analiza los niveles de inventario de forma integral a lo largo de la cadena de suministro, teniendo en cuenta el impacto de los inventarios en cualquier nivel o escalón sobre los demás. Por ejemplo, si el producto vendido en un punto de venta minorista se recibe de uno de sus centros de distribución, el centro de distribución representa un escalón de la cadena de suministro y el punto de venta otro. Es evidente que la cantidad de existencias necesarias en los puntos de venta depende del servicio recibido del centro de distribución. Cuanto mejor sea el servicio prestado en la cadena de suministro, menor será la protección necesaria en la cadena de suministro. El objetivo de la optimización de inventario multietapa es actualizar y optimizar continuamente los niveles de existencias de seguridad en todos estos niveles. ^{[ 6 ]}

La optimización de inventario en múltiples niveles representa un enfoque de vanguardia para optimizar el inventario a lo largo de toda la cadena de suministro. El modelado de múltiples etapas permite predecir con mayor precisión otros tipos de inventario, incluyendo el inventario cíclico y el inventario de seguridad debido a demandas escalonadas. ^{[ 18 ]} Como parte de la optimización de inventario, se debe monitorear continuamente el desempeño de los proveedores, el servicio al cliente y las métricas de activos internos para permitir la mejora continua. ^{[ 19 ]}

Scheuffele y Kulshreshtha se refieren a los motores de optimización de inventario o motores IO, cuya función es analizar los datos de inventario mediante un enfoque holístico en toda la red de suministro. Destacan el creciente interés en su uso y aplicación en campos específicos del inventario, como las operaciones de planta, las líneas de montaje y el transporte. ^{[ 1 ] : 4–7}

Las empresas han obtenido beneficios financieros mediante la optimización de inventarios. Un estudio de IDC Manufacturing Insights reveló que muchas organizaciones que utilizaron la optimización de inventarios redujeron sus niveles de inventario hasta en un 25 % en un año y obtuvieron un flujo de caja descontado superior al 50 % en menos de dos años. ^{[ 5 ]} Por ejemplo:

• Electrocomponents , el mayor distribuidor mundial de productos electrónicos y de mantenimiento con sede en el Reino Unido, aumentó sus beneficios en 36 millones de libras esterlinas mediante la optimización de inventarios para lograr mayores niveles de servicio y, al mismo tiempo, reducir el inventario. ^{[ 20 ]}
• Castrol ha utilizado la optimización de inventario para reducir el inventario de productos terminados en un promedio del 35 por ciento en dos años, al tiempo que aumentó los niveles de servicio (definidos como tasas de llenado de línea) en un 9 por ciento. ^{[ 21 ]}
• Smiths Medical, una división de Smiths Group , utilizó la optimización de inventarios para abordar mejor la volatilidad de la demanda y la variabilidad de la oferta, reduciendo así el riesgo tanto de escasez como de exceso de existencias, al tiempo que suavizaba los ciclos de fabricación. ^{[ 22 ]}
• Las plataformas de optimización de inventario contemporáneas suelen incorporar la optimización de inventario multietapa (MEIO) basada en IA y la previsión de la demanda para gestionar el stock de seguridad y el reabastecimiento en las redes minoristas. Un ejemplo es Leafio AI, que admite la planificación multietapa y la alineación de inventario para cadenas minoristas. ^{[ 23 ]}

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