La Función de Recompensa de Stock
La forma clásica de pensar en el reabastecimiento consiste en establecer una cantidad objetivo por SKU. Esta cantidad objetivo generalmente toma la forma de un punto de reorden que se ajusta dinámicamente en función del pronóstico de demanda para el SKU. Sin embargo, a lo largo de los años en Lokad, nos hemos dado cuenta de que este enfoque era muy débil en la práctica, sin importar qué tan buenos sean los pronósticos (clásicos).
Los profesionales expertos en la cadena de suministro suelen superar este enfoque clásico con un truco sencillo: en lugar de mirar los SKUs de forma aislada, darían un paso atrás y observarían el panorama general, teniendo en cuenta el hecho de que todos los SKUs compiten por el mismo presupuesto. Luego, los profesionales elegirían los SKUs que parecen ser los más urgentes. Este enfoque supera al método habitual del punto de reorden porque, a diferencia de este último, da prioridad a ciertos reabastecimientos. Y como cualquier gerente de negocios sabría, incluso la priorización de tareas muy básica es mejor que no tener ninguna priorización en absoluto.
Para reproducir este buen “truco”, a principios de 2015 actualizamos Lokad hacia una forma más poderosa de política de pedido conocida como pedido priorizado. Esta política adopta precisamente el punto de vista de que todos los SKUs compiten por la próxima unidad a comprar. Gracias a esta política, obtenemos lo mejor de ambos mundos: pronósticos estadísticos avanzados combinados con el tipo de experiencia en el dominio que hasta ahora no estaba disponible para el software.
Sin embargo, la política de pedido priorizado requiere una función de puntuación para operar. En pocas palabras, esta función convierte los pronósticos más un conjunto de variables económicas en un valor de puntuación. Al asignar una puntuación específica a cada SKU y a cada unidad de estos SKUs, esta función de puntuación ofrece la posibilidad de clasificar todas las decisiones de compra “atómicas”. Por “atómicas”, nos referimos a la compra de 1 unidad adicional para 1 SKU. Como resultado, la función de puntuación debe estar lo más alineada posible con los impulsores económicos. Sin embargo, aunque crear funciones de puntuación aproximadas “regla general” es razonablemente simple, definir una función de puntuación adecuada es un ejercicio no trivial. Sin entrar demasiado en las tecnicidades, el desafío principal radica en el aspecto “iterativo” de los reabastecimientos, donde los costos de mantenimiento siguen acumulando cargos hasta que se venden las unidades. Calcular 1 paso adelante es fácil, 2 pasos adelante es un poco más difícil y N pasos adelante es bastante complicado en realidad.
Hace no mucho tiempo, logramos resolver este problema con la función de recompensa de stock. Esta función descompone los desafíos a través de tres variables económicas: el margen de beneficio por unidad, el costo de faltante de stock por unidad y el costo de mantenimiento por unidad. A través de la función de recompensa de stock, se puede obtener el impacto económico real desglosado en márgenes, faltantes de stock y costos de mantenimiento.
La función de recompensa de stock representa una alternativa superior a todas las funciones de puntuación que hemos utilizado hasta ahora. De hecho, incluso se puede considerar como un mini marco que se puede ajustar con un pequeño (pero bastante expresivo) conjunto de variables económicas para abordar mejor los objetivos estratégicos de los comerciantes, fabricantes o mayoristas. Recomendamos utilizar esta función siempre que estén involucrados pronósticos probabilísticos.
En el transcurso de las próximas semanas, actualizaremos gradualmente todas nuestras plantillas de Envision y materiales de documentación para reflejar esta nueva capacidad de Lokad.
