 | |  | | Jorge H. Chávez | | Rodolfo Torres-Rabello. | "Mi problema", decía un Gerente, "es que tengo demasiados productos que no se venden y muy pocos de los que sí se venden". ¿Suena conocido? Es sorprendente que los acercamientos al manejo de los inventarios sigan siendo sub-óptimos. Y, aunque los inventarios son parte esencial del capital de trabajo y con impacto directo en la rentabilidad, los modelos que corrientemente se utilizan son anticuados, basados en supuestos alejados de la realidad, con herramientas incapaces de atrapar la complejidad. Alguien dijo una vez que nuestras angustias provienen de pretender resolver los problemas de hoy con las herramientas de ayer.
Algunos problemas de los modelos tradicionales
Muchos modelos están basados en el histórico EOQ (economic order quantity), cuyos supuestos no se cumplen en la realidad: ¿precios estables? ¿demanda estable? Tal vez en Disneylandia.  | Fig. 1: El modelo multi-dimensional incluye datos, procesos, herramientas e impacto en la cultura. | Pero eso no es todo. La mayor parte de los modelos suponen promedios y distribuciones normales. Si el mundo se comportara como una distribución normal todo sería más fácil: es una distribución conocida y cualquier libro de Estadística contiene tablas que describen en detalle su comportamiento. Lamentablemente, el mundo no es normal. Las entregas de los proveedores, por ejemplo, con alta probabilidad se atrasan, consiguiéndose una distribución sesgada a la izquierda. ¿Y qué decir de los pronósticos? Los libros de texto y muchos modelos en la realidad hacen caso omiso de las veces en que la venta es igual a cero. Y muchas veces, sin embargo, la venta es cero en algún SKU, lo que introduce una variabilidad que es inmanejable para los modelos tradicionales. Finalmente, los modelos tradicionales no impactan en la forma de hacer negocios y quedan restringidos a las paredes de las áreas logísticas. No se mejoran los procesos transversales ni se impacta en la cultura.
Un nuevo modelo de gestión
Un modelo de gestión es un sistema de conceptos, métodos y herramientas que permiten tomar decisiones. El modelo de gestión que describiremos aquí, cuyo autor es el profesor Jorge H. Chávez, contiene conceptos, métodos y herramientas que proveen inteligencia a las decisiones de inventarios en Supply Chain. Su aplicación asegura al menos una reducción del 20% de los inventarios y un aumento de al menos 5% del Fill-Rate. El modelo se focaliza, en primer lugar, en recuperar la demanda perdida, esto es, la proporción de productos que los clientes han pedido y que no hemos sido capaces de satisfacer. Aunque las ventas perdidas varían de empresa en empresa, es ilustrativo recordar que diversos estudios estiman de 10% a 15% los faltantes de mercadería en los puntos de venta. Si esto es cierto, diez a quince veces se pierde una venta. Pero las causas son conocidas: a menudo el producto está, pero en un lugar y en un momento distinto al que se necesita. En otras palabras, se pierde demanda por un deficiente manejo de inventarios, entre otras cosas por los malos pronósticos. Como alguien dijo: "hemos encontrado al culpable y el culpable somos nosotros mismos". 
Fig. 2. El modelo segmenta los ítems de acuerdo a su volumen y variabilidad, aplicando métodos de pronóstico diferenciados.
El modelo de gestión (Fig. 1) se basa en cuatro elementos: datos, procesos, herramientas y cultura. Con ellos genera pronósticos de inventarios, capaces de guiar las compras y la reposición. El modelo es adaptable para distintas configuraciones de la Cadena de Suministro: con o sin tiendas propias, con o sin distribuidores, con uno o más Centros de Distribución, con o sin bodegas intermedias, etc. El modelo incluye tanto la demanda independiente como la derivada. Esta última, por ejemplo, en el manejo de kits de repuestos o packs promocionales.
Un modelo robusto
El modelo de gestión (que presentamos en una reciente actividad de EMB Seminarios), es robusto para resolver los desafíos de la complejidad. Estas son las características de robustez de este modelo:  • Datos: Ningún modelo que considere a los inventarios en su centro puede obviar los datos. Las empresas tienen abundancia de datos, pero escasez de información. Más aún, a menudo los datos están diseminados en planillas electrónicas, sistemas propietarios, ERP y papeles. Es necesario un primer esfuerzo "higiénico" por homologar, reunir, limpiar y rescatar esos datos. Este modelo robusto es capaz de hacer esto, recuperando los datos y llevándolos a un formato uniforme, capaces de ser transformados en información.
• Procesos: Las actividades para preparar pronósticos a menudo están descoordinadas, entre Marketing, Ventas, Finanzas y Logística. Cada uno maneja pronósticos distintos, con horizontes de tiempo disímiles y con información incongruente. Un modelo robusto lleva a coordinar esos pronósticos, capturando información histórica y anticipatoria. Pero, además, el modelo ayuda a establecer las reglas de negocio y a transparentarlas, para que los procesos sean estables, reproducibles y escalables. Segmenta los ítems atendiendo a su volumen y variabilidad (Fig. 2), logrando altas precisiones de pronósticos, lo que impacta directamente en los otros indicadores logísticos, que resultan derivados del primero. • Herramientas: La complejidad de los inventarios, de la demanda y de la oferta, dificulta que una sola herramienta pueda manejar todas las situaciones. El modelo contiene varias herramientas, criterios o métodos de decisión, dependiendo de la real situación de cada SKU. Es sencillo pronosticar un ítem cuya demanda es estable. Lo complejo es pronosticar situaciones en que los volúmenes son bajos y la variabilidad es elevada. Pero las herramientas de este modelo robusto se basan en los avances logrados en la frontera del conocimiento, con una combinación de métodos, algunos originales.  • Cultura: Finalmente, el modelo contiene la fórmula de cómo insertar los procesos y las herramientas en la cultura, de manera que los cambios sean sostenibles en el tiempo.
Escapa a los límites de este breve artículo los detalles de cómo funciona el modelo en la práctica. Baste con mencionar que se basa en métodos cuantitativos y cualitativos, que considera datos históricos y anticipatorios y que, en general, es multi-dimensional. Además, como todo modelo robusto, es capaz de aprender en cada iteración y su aplicación ayuda a las personas a adoptar las nuevas prácticas y a enraizarlas en la cultura. Era hora de remecer los cimientos de Supply Chain Management.
Autores:
Jorge H. Chávez consultor, investigador y académico, Director de IDEUM. Autor del modelo Supply & Demand Planning. jorgeh.chavez@gmail.com Rodolfo Torres-Rabello profesor del MBA de la Universidad Alberto Hurtado y consultor asociado de IDEUM. Ambos autores del libro “Supply Chain Management: logrando ventajas competitivas a través de la gestión de la cadena de suministro”, Edit. RIL, 2012 | |
