Cuando se investigan las razones profundas de este problema, aparecen deficiencias serias en la planificación de la demanda y el abastecimiento. Por una parte, las empresas continúan administrándose por silos funcionales y, tanto sus métricas como sus datos, reflejan esa visión parcial. Por otra, los modelos conceptuales adolecen de supuestos que no se cumplen en la realidad; tal es el caso del famoso lote económico de compras (Economic Order Quantity, EOQ), que supone precios constantes, demanda constante y otros similares; todos alejados de la realidad.

En general, hay una serie de problemas típicos que impiden materializar una adecuada planificación de la demanda y el abastecimiento. Los que mencioné en la charla fueron:

• La exuberante proliferación de datos, pero la escasez de información

• Los grandes errores en los pronósticos de inventarios

• Demasiados KPI

• Altos niveles de inventarios

• Bajo Fill-Rate

• Disminución de la rentabilidad

• Alta rotación de clientes

• Uso y abuso de los promedios

• Gran cantidad de sistemas informáticos desintegrados y poco confiables

Sin embargo, estos problemas tienen solución. En la charla se mostró un modelo, se discutieron métodos avanzados para pronosticar la demanda y mencioné una solución tecnológica que logra integrar la planificación de la demanda y el abastecimiento, con un importante impacto en la gestión de inventarios.

Una planificación integrada de la demanda y el abastecimiento comienza por los datos históricos, que son analizados con técnicas estadísticas para producir un pronóstico (“forecast histórico”) que se debe conciliar con los pronósticos cualitativos del área comercial y, eventualmente, de los propios clientes. El resultado es un pronóstico ajustado y conciliado.

Este pronóstico gatilla un programa de compras, que necesita ser ajustado y validado en forma colaborativa, incluyendo las medidas de excepción para situaciones tales como promociones e introducción de nuevos productos.

Esta información sirve de input para los planificadores de demanda y de abastecimiento. Se generan los sugeridos de compra por proveedor, con los ajustes que sean necesarios (lotes de compra mínimos y otros). Todo esto, con métricas capaces de capturar la bondad de los pronósticos y otra información relevante, de manera que se establezca un círculo virtuoso de mejoramiento. La aplicación disciplinada de este enfoque ha permitido lograr resultados que superan largamente al tradicional Sales and Operations Planning (S&OP).

En mi charla fui enfático en señalar que los pronósticos son sólo un input para la gestión de los inventarios. Mostré estadística donde los errores de pronóstico son enormes, a pesar de que muchas empresas han invertido en tecnología. Para superarlos, hice referencia a métodos estadísticos avanzados que permiten comprender y proyectar la demanda. Tanto el enfoque histórico como algunos métodos para proyectar ciertos tipos de demanda son absolutamente de mi autoría.

Este enfoque y métodos originales fueron empaquetados en una solución tecnológica innovadora, que está logrando resultados de clase mundial en términos de bondad de pronósticos. Es la calidad de los pronósticos (o, en otras palabras, el reducido error) la que está impactando positivamente en todas las otras métricas derivadas, tales como el nivel de inventarios o el nivel de servicio al cliente. En las empresas donde ha sido implementada se observan reducciones de al menos 20% en el nivel de inventarios y alzas de al menos 5% en el nivel de servicio. Esto, sin considerar la recuperación de ventas perdidas y otros beneficios.

Esta charla nos ha mostrado, una vez más, que la gestión de inventarios puede ser la causa del éxito o del fracaso en una empresa.