Prevenir inventario muerto a través de doble forecast cuantil
El inventario asociado a cada SKU es una anticipación del futuro. Desde un punto de vista más técnico, el punto de reorden del SKU puede verse como un forecast cuantil. El cuantil indica la menor cantidad de inventario que se debe mantener para evitar faltante de stock con una probabilidad igual al nivel de servicio.
Aunque este enfoque es muy poderoso, en realidad no dice nada sobre el riesgo de sobreabastecimiento, es decir, el riesgo de generar inventario muerto, ya que solo se aborda directamente desde el punto de vista estadístico el lado del faltante de stock. Sin embargo, el riesgo de sobreabastecimiento es importante si los productos son perecederos o si la demanda del producto puede desaparecer bruscamente – como ocurre en electrónica de consumo cuando la sustitución de la próxima generación ingresa al mercado.
Ej: Consideremos el caso de un minorista occidental que vende, entre otros, cadenas para nieve. El lead time para importar las cadenas es de 3 meses. La región donde se ubica el minorista no es muy fría, y solo un invierno de cada cinco justifica el uso de cadenas para nieve. Por cada invierno frío, la demanda local de cadenas para nieve es de 1,000 kits. Ahora, en este contexto, cualquier forecast cuantil con un nivel de servicio superior al 80% sugiere tener más de 1,000 kits en stock para mantener la probabilidad de faltante de stock por debajo del 20%. Sin embargo, si el invierno no es frío, el minorista se quedará con todo su stock no vendido de cadenas para nieve, 1,000 kits o más, posiblemente durante años. El punto de reorden calculado de la manera habitual a través de cuantiles se centra en situaciones ascendentes con picos de demanda, pero no dice nada sobre las situaciones descendentes donde la demanda se evapora.
Sin embargo, el riesgo de sobreabastecimiento también se puede gestionar mediante cuantiles, aunque requiere realizar un segundo cálculo cuantil aprovechando un conjunto distinto de valores para tau (τ no el nivel de servicio) y lambda (λ no el lead time).
En la situación habitual, tenemos:
R = Q(τ, λ)
Con
- R es el punto de reorden (un número de unidades)
- Q es el modelo de forecast cuantil
- τ es el nivel de servicio (un porcentaje)
- λ es el lead time (un número de días)
Como ilustra el ejemplo anterior, dicho cálculo del punto de reorden puede conducir a valores elevados que no tienen en cuenta el riesgo financiero asociado con una caída en la demanda, donde la empresa termina con inventario muerto.
Para manejar el riesgo de sobreabastecimiento, la fórmula puede revisarse con:
R = MIN(Q(τ, λ), Q(τx, λx))
Con
- τx es el riesgo máximo aceptable de sobreabastecimiento
- λx es el lapso de tiempo aplicable para deshacerse del inventario
En este caso, el punto de reorden habitual se limita mediante un cálculo cuantil alternativo.
El parámetro τx se utiliza para reflejar el riesgo aceptable de sobreabastecimiento; por lo tanto, en lugar de considerar valores del 90% como se hace para los niveles de servicio habituales, típicamente se debe considerar un porcentaje bajo, digamos del 10% o menos.
El parámetro λx se utiliza para representar la duración que pondría en riesgo el valor del inventario debido a que los bienes son perecederos u obsoletos.
Ej: Consideremos el caso de una tienda de comestibles que vende tomates con un lead time de 2 días. El minorista estima que, en 5 días en el estante, los tomates habrán perdido el 20% de su valor de mercado. Así, el minorista decide que el stock de tomates debe mantenerse lo suficientemente bajo para que la probabilidad de no vender todo el stock de tomates en 5 días se mantenga por debajo del 10%. De este modo, el minorista adopta la segunda fórmula del punto de reorden R con τ=90% y λ=2 días para mantener una alta disponibilidad, combinado con τx=10% y λx=5 días, a fin de controlar el riesgo de inventario muerto.
Actualmente, Salescast no soporta de forma nativa un cálculo de double quantile, sin embargo, es posible lograr el mismo efecto realizando dos ejecuciones con parámetros distintos de lead time y nivel de servicio.
