Phantomscan: Optimización de recuento de ciclos

Phantomscan (beta): deshágase del inventario fantasma


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Phantomscan es una aplicación web que genera una lista de los registros de inventario con más probabilidades de ser imprecisos para optimizar el recuento de ciclos. Deje que los empleados se concentren en artículos que realmente deben ser contabilizados, y que ignoren el resto. El sistema se basa en un análisis estadístico avanzado de los controles de inventario pasados y supera ampliamente a los recuentos de ciclos clásicos.

Ideal para tiendas minoristas o depósitos que padecen imprecisiones de inventario. Automatización completa, sin necesidad de contar con conocimientos de estadística. Phantomscan aprovecha los datos históricos exportados desde su sistema de gestión de inventario y genera reportes web.

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Panorama general

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La imprecisión en los registros de inventario es un problema generalizado en el sector minorista y en la cadena de suministro. A nivel de tienda, estudios (1) (2) demuestran que hasta el 65% de los registros puede presentar discrepancias con respecto a los bienes disponibles en el lugar de depósito establecido. Aún así, casi todos los sistemas de gestión de inventario implementados hoy en día parten del presupuesto que los registros de inventario son precisos.

El inventario fantasma es a menudo la principal causa de un bajo nivel de precisión del inventario. Las causas primordiales del inventario fantasma son múltiples: errores de reabastecimiento, robos de clientes, gestión inadecuada de la mercancía dañada, etc.

El método tradicional para deshacerse de esos registros de inventario imprecisos es el recuento de ciclos. Si bien esos métodos de auditoría pueden mejorar la precisión del inventario, demandan demasiado tiempo cuando se realizan del modo clásico; por lo tanto, el precio de una mejora marginal de la precisión del inventario resulta demasiado alto.

Phantomscan, por el contrario, aprovecha el análisis estadístico avanzado para refinar la priorización de los controles de inventario de modo de aprovechar al máximo cada minuto de recuento, comenzando por los artículos que más necesitan del recuento. Phantomscan predice la precisión de cada registro de inventario.

PhantomScan difiere tanto del pronóstico de inventario commo de la detección de faltantes en anaquel. Phantomscan ayuda a los minoritas a priorizar sus controles de inventario, a diferencia del pronóstico de inventario, que supone que los registros de inventario son correctos; y de Shelfcheck, que reacciona a todos los problemas que causan bajas en las ventas. Las tres aplicaciones resultan ser complementarias.

¿Cómo funciona Phantomscan?

El desafío enfrentado por Phantomscan es sencillo: cada minuto dedicado al recuento de inventario debería producir la máxima cantidad de correcciones de inventario y, como consecuencia, un aumento del ROI del método de auditoría del inventario.

Las estrategias de auditoría tradicional se valen métodos más bien ingenuos, como el análisis ABC, concentrando gran parte del esfuerzo de recuento en artículos de muy alta rotación. Sin embargo, hemos visto que esas estrategias no son eficientes en su uso de los recursos humanos.

Phantomscan analiza todas las correcciones del inventario pasadas para predecir qué artículos realmente necesitan un recuento inmediato. De hecho, las imprecisiones del inventario no se producen en forma aleatoria, sino que siguen muchos patrones:

  • algunas categorías son mucho más sensibles a errores de inventario que otras,
  • eventos como las promociones pueden generar un pico de imprecisiones,
  • el recuento en sí mismo a veces puede introducir enormes imprecisiones.

El análisis de los problemas observados en el pasado permiten a Phantomscan determinar con exactitud las zonas que necesitan los mayores esfuerzos de recuento, y permite optimizar al mismo tiempo la frecuencia de los recuentos.

Además, Phantomscan maximiza la productividad concentrándose en artículos que resultan tener baja cantidad de existencias esperadas disponibles al momento del recuento. De hecho, el tiempo necesario para realizar un recuento es casi proporcional a la cantidad de unidades que deben ser contadas. Por lo tanto, para poder maximizar la productividad de los empleados, Phantomscan tiene en cuenta la cantidad de tiempo estimada que demandará el recuento.

Primeros pasos

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Phantomscan aún se encuentra en fase beta limitada. Para comenzar a utilizar el producto, deberá contactar con nosotros. Simplemente envíenos un e-mail a .

Cuanto más extenso sea el historial, mejores serán los análisis. Los datos generalmente se envían a Lokad con actualizaciones diarias rotativas:

  • (requerido) Cantidades vendidas por tienda por producto.
  • (requerido) Niveles de inventario por tienda por producto.
  • (requerido) Lista de correcciones de inventario.
  • (requerido) Lista de catálogo de productos, con familias, subfamilias, etc..
  • (opcional) Reabastecimientos por tienda por producto.
  • (opcional) Avisos de promoción por tienda por producto.

Los patrones observados en reabastecimientos de tienda pueden ayudar a predecir con más exactitud las imprecisiones del inventario. De modo similar, las promociones tienden a generar imprecisiones de inventario adicionales.

Los datos se transfieren a Lokad a través de archivos simples (TSV) vía FTP. Generalmente comenzamos con una prueba de concepto (POC) para una, o algunas, tiendas.

Referencias

(1) DeHoratius, N. and A. Raman (2004). “Inventory Record Inaccuracy: An Empirical Analysis.” University of Chicago Graduate School of Business Working Paper.

(2) Thomas W. Gruen, Ph.D., University of Colorado at Colorado Springs, USA y Dr. Daniel Corsten, IE Business School Madrid (2008). “A Comprehensive Guide To Retail Out-of-Stock Reduction In the Fast-Moving Consumer Goods Industry”

Si bien se supone que el seguimiento computarizado del inventario a nivel de unidad de mantenimiento de existencias (SKU) es preciso, hemos hallado discrepancias en un 65% de los casi 370 000 registros de inventario que hemos reunido de varias tiendas de una cadena minorista líder. DeHoratius and Raman (2004)

El 15% de los registros de inventario de Gamma, casi 55 000 de ellos, presentaron un error absoluto de ocho unidades o más, más de la mitad de la cantidad objetivo promedio del inventario disponible en anaquel para esa SKU en una determinada tienda. En agregación, el valor del inventario reflejado por estos registros imprecisos llegó al 28% del valor total del inventario disponible esperado. DeHoratius and Raman (2004)

Hemos identificado existen varios problemas de tienda que crean una imprecisión perpetua en el sistema de inventario. El nivel de la imprecisión perpetua en el inventario fue sorprendente, y la precisión crónica del inventario (donde el inventario perpetuo se correspondía exactamente con los artículos disponibles) oscilaba entre el 32% y el 45% en los cuatro estudios que hemos llevado a cabo o examinado. Gruen and Corsten (2008)