Optimización de envíos de contenedor al pronosticar la demanda

Optimización de envíos de contenedor al pronosticar la demanda


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Por Joannès Vermorel, última actualización: mayo de 2015

En el control de inventario, a menudo resulta útil distinguir dos fases diferentes: la primera, la anticipación de la demanda futura, es decir, el pronóstico de la demanda; y la segunda, la optimización de la cantidad que debe ser reordenada según las limitaciones de pedido. Los envíos de contenedor representan una limitación del suministro que generalmente se encuentra cuando se importan productos. En este artículo, detallamos la metodología que puede utilizarse para reordenar productos cuando están involucrados los envíos de contenedor, aprovechando al mismo tiempo los pronósticos de demanda.

Cálculo de la tasa de llenado del contenedor

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Supongamos que Contoso, un minorista canadiense ficticio que importa productos de China, utiliza envíos de contenedor que tienen lugar aproximadamente cada 10 semanas. Debido a que asignar un contenedor es costoso, Contoso espera que cada envío se haga con un contenedor lleno para maximizar la capacidad. Al mismo tiempo, Contoso espera contar con la mínima cantidad de inventario tanto disponible como en tránsito al tiempo que preserva sus niveles de servicio para mantener a sus clientes satisfechos. El segundo punto es un componente bastante estándar de la optimización del inventario y se cumple sin importar que el inventario se envíe o no con contenedores.

Los envíos con contenedores son restrictivos en sí mismos y pueden crear dos problemas. El primero: cada vez que considera una reorden, Contoso debe evaluar si el contenedor en cuestión estará al 100 % de su capacidad o no, o, en algunos casos, si incluso estará lleno en exceso. El segundo, el tiempo de entrega, se vuelve poco claro debido a que depende de la demanda futura. De hecho, un aumento en las ventas también reduciría el retraso hasta que fuera oportuno dar inicio al envío siguiente, mientras que una baja en las ventas, por el contrario, retrasaría el envío siguiente.

Existen varios métodos para evaluar la "tasa de llenado del contenedor". Contoso ha optado por un método simple en el que cada artículo se asocia al "factor de llenado", una unidad arbitraria que refleja el volumen (y a veces el peso) asociado a una unidad de un determinado artículo. Por experiencia, Contoso conoce el volumen aproximado de cada producto, y sabe que su contenedor de 20 pies puede albergar 33m³ de carga, Como resultado, al considerar realizar una reorden, Contoso calcula la suma de las cantidades por reordenar, multiplicando cada cantidad por su volumen. Para que un envío sea aceptable, Contoso se basa en una regla general que establece que la tasa de llenado objetiva del contenedor debería fijarse en aproximadamente un 80 % de su capacidad nominal para asegurar que todos los productos entren en el contenedor sin demasiado esfuerzo. Contoso no intenta aprovechar exactamente el 100 % de la capacidad de su contenedor, porque en la práctica esto implica demasiadas complejidades para demasiado poco beneficio. En cambio, Contoso utiliza un heurístico que actúa como indicador de que un contenedor está aproximadamente lleno; un indicador que ofrece resultados bastante satisfactorios.

Cálculo de la duración entre envíos consecutivos

Además, sería preciso calcular la duración entre dos envíos de contenedores para permitir que el proceso de pronóstico elabore un pronóstico ajustado con el tiempo de entrega correcto. En la realidad, Contoso ni siquiera necesita saber las "fechas" de los envíos, sino simplemente el período de tiempo hasta el siguiente envío, siempre que se haya puesto en marcha un envío hoy.

La fecha del siguiente envío de contenedor es un pronóstico individual. En la práctica, sin embargo, pocas soluciones de pronóstico proporcionan realmente un pronóstico integrado para este valor. Sin embargo, Contoso sabe por experiencia que los envíos de contenedores tienen lugar, en promedio, cada vez que se vende una X cantidad de productos. El pronóstico manual de la demanda para miles de artículos es extremadamente tedioso, pero el cálculo del siguiente envío de contenedor con una hoja de cálculo Excel que recopila las ventas semanales de los últimos tres años y la fecha del envío correspondiente es bastante directo. Aquí, Contoso observa el total de ventas semanales, que es una serie de tiempo bastante sencilla. También se utilizan dos factores: uno para la estacionalidad y uno para la tendencia. El factor de la estacionalidad se calcula simplemente observando períodos comparables en los años anteriores. El factor de la tendencia es un dato de entrada que se traza junto con los departamentos de marketing y ventas, que generalmente tienen información más acabada sobre la evolución del mercado en niveles altos (*). Debido a que el proceso de pronóstico solo requiere el cálculo de una sola duración, Contoso tiene un proceso implementado en el que la duración más probable entre dos envíos consecutivos se revisa manualmente cada semana, lo que lleva solo alrededor de 20 minutos con una breve hoja de cálculo Excel.

(*) Este tipo de proceso se puede aplicar en esta instancia para el cálculo de envíos, ya que Contoso está observando sus ventas semanales totales. Por lo tanto, los comportamientos más erráticos se ven suavizados completamente, y las ventas semanales totales son una serie de tiempo relativamente sencilla con una estacionalidad claramente visible. En cambio, si se hubieran considerado las ventas a nivel de artículo, un proceso de este tipo hubiera arrojado resultados mediocres. Además, debido a que se debe calcular solo una duración, es aceptable que un experto pase una cantidad de tiempo significativa puliendo los cálculos. Si el mismo proceso debiera aplicarse a nivel de artículo, entonces lo más probable es que el encargado de los pronósticos pasara menos de 30 segundos con cada pronóstico, y la precisión resultante se vería naturalmente afectada.

Al inicio de cada semana, una vez que se ha calculado la duración más probable entre dos envíos futuros, Contoso puede calcular el tiempo de entrega aplicable del modo en que lo define Lokad. El tiempo de entrega de Lokad se calcula teniendo en cuenta la duración entre dos envíos consecutivos más el tiempo de envío mismo. En este caso, se calcula que el retraso estimado entre los dos envíos es de 10 semanas, y que el retraso del envío de China a Canadá es de 5 semanas. Por lo tanto, el tiempo de entrega de Lokad es (10+5) x 7 = 105 días.

Actualización semanal de pronósticos

En este punto, Contoso carga sus últimos datos de ventas en su sistema de pronóstico. El tiempo de entrega se actualiza para reflejar las expectativas actuales para los envíos. Dependiendo de la metodología de pronóstico, el contenedor se compone de modo diferente:
  • si se utilizan pronósticos clásicos (ej. pronósticos semanales), se suma la demanda esperada sobre el tiempo de entrega y, sobre esta suma, se agregan también existencias de seguridad. Si el total —menos las existencias disponibles y las pedidas— supera la capacidad del contenedor, se ordena un nuevo envío de contenedor.
  • si se utilizan pronósticos cuantílicos, el proceso es muy similar, excepto que no se incluyen las existencias de seguridad: ya están integradas con la estima cuantílica. Una vez más, es un proceso de umbral, una vez que se alcanza la capacidad del contenedor, se ordena un nuevo envío de contenedor.
  • si se utiliza una grilla de cuantiles, cada vez que se actualizan los pronósticos, se llena el contenedor aprovechando toda su capacidad a través de la lista de prioridad de compra. Luego, deberían ponerse a disposición indicadores económicos para acceder a la rentabilidad del envío de contenedor como está. Una vez que la rentabilidad alcanza un determinado umbral, se ordena un nuevo envío de contenedor.

En la práctica, cada vez que hay los envíos de contenedor, recomendamos un proceso de pronóstico basado en grillas de cuantiles, ya que este tipo de pronósticos ofrece una afinidad mucho mayor para las limitaciones de suministro.

Definiciones de la cadena de suministro


Temas de pronóstico


Temas de fijación de precios