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Hacia la precisión de inventarios
(Inventory Record Accuracy, IRA)
Por Rodolfo Torres Rabello rodolfo.torres@skope.cl
¿Cuán fielmente reflejan los registros de inventario lo que realmente está disponible en la estantería de bodega? Hay tantas y tan diversas causas de discrepancias que parece más fácil tener errores que no tenerlos. Sin embargo, alcanzar cero diferencias es posible. Requiere una buena dosis de perseverancia y disciplina.
Rodolfo Torres Rabello.

La precisión de registros de inventarios (en inglés Inventory Record Accuracy, IRA) es una medida de cuán lejos o cerca se encuentra la información disponible en el sistema de la realidad física. Si hay discrepancias podrían originarse en la esfera de los registros (por ejemplo, un error de digitación), en la esfera física (por ejemplo, una ubicación errónea en la estantería) o en ambas(1).

Las unidades de medida para el IRA pueden ser en dinero o en unidades. Los contadores y auditores financieros prefieren expresar las discrepancias en dinero; por ejemplo, en un Centro de Distribución de repuestos automotrices el informe de auditoría podría concluir que la diferencia fue de -US$10.000, lo que indica que hay menos inventario respecto de la información oficial por un monto de US$10.000. Por su parte, los profesionales de Logística prefieren las diferencias en unidades, puesto que el monto en dinero es poco significativo cuando los productos son heterogéneos y con alta variabilidad de costos; así, en el Centro de Distribución de nuestro ejemplo la diferencia de US$10.000 podría deberse a que falta un motor o miles de cajas de pernos. En la Tabla 1 se muestra un ejemplo de tres SKUs: un auditor diría que no hay diferencias, puesto que la suma de las diferencias en dinero es igual a cero. Un administrativo podría pensar que hay un 66.6% de precisión entre la información del sistema y el inventario físico, considerando una tolerancia de un 3%. Sin embargo, desde el punto de vista del IRA ningún SKU es correcto, pues los tres tienen discrepancias entre la información del sistema y la existencia física(2).

Tabla 1.
Tabla 2.

Importancia

Los beneficios de que los registros de inventarios estén correctos son evidentes. Si no lo están, los pedidos no pueden satisfacerse en su totalidad, hay pérdidas de tiempo verificando la información y buscando los productos no encontrados y, en general, costos de ineficiencias e insatisfacción de clientes, puesto que el tránsito fluido de productos desde la recepción hasta la salida de un Centro de Distribución se obstaculiza cuando la información del sistema no coincide con la existencia real.

Un estudio de APQC mostró que un aumento de un 1% en la precisión del inventario tiene impactos comprobables tanto en la recepción como en la entrega de productos(3) (Tabla 2).

Sin embargo, en la mayoría de los casos la precisión de inventarios no es 100%. En un estudio realizado con un retailer de Estados Unidos, el Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT) encontró que en la mejor tienda un 70% a 75% de las veces sus registros coincidían con el inventario físico. En otro estudio similar se encontró que, en un universo de 370.000 SKU, más del 65% de los registros no coincidían con el inventario físico(4). En América Latina no tenemos estudios concluyentes, pero la experiencia de consultoría sugiere que las diferencias existen y que son significativas.


Causas

Las causas de las discrepancias pueden encontrarse tanto en tareas administrativas como en operaciones de bodega. Quienes trabajan en un Centro de Distribución están conscientes de los múltiples detalles que pueden contribuir a descuadrar la información del inventario. Hay tantas causas que parece más fácil tener errores que no tenerlos. Veamos algunos ejemplos: si no se cuenta con un software de gestión de almacenes (Warehousing Management System, WMS) los ingresos y movimientos de materiales deben digitarse y, por lo tanto, están sujetas a error. Los retiros urgentes de productos sin la documentación de respaldo distorsionan los registros de inventarios. La ausencia de ubicaciones o la identificación ilegible deja al criterio de los operarios la decisión del lugar donde almacenar los productos, aumentando la probabilidad de que no sean encontrados posteriormente por otros operarios o por el siguiente turno. Las demoras en ingresar los productos y llevarlos a la estantería son también una fuente de errores.

Un estudio realizado por profesores del Instituto de Tecnología de Massachussets (MIT) resume de esta forma las causas de errores(5):

Errores de transacción, ya sea en la entrada de los productos a bodega, en el movimiento entre bodegas o en la salida de productos hacia los clientes.

Mermas de productos, ya sea por razones conocidas (tales como expiración de fechas de vencimiento) o desconocidas (como hurtos).

Inventario inaccesible o no encontrado.

Identificación incorrecta de productos.


Cómo medir el IRA

Las imprecisiones en el inventario también pueden originarse en el estándar adoptado para efectuar los registros, el que podría estar incompleto. Un registro de inventarios, como mínimo, debiera contener la siguiente información: código, ubicación, cantidad disponible y condición(6). Veamos cada uno de estos puntos.

Las buenas prácticas de codificación indican la conveniencia de adoptar códigos de barras o RFID para identificar productos. Los códigos pueden ser autogenerados o adoptados de un estándar internacional como GS1. Este último tiene la ventaja de facilitar el comercio internacional al establecer un lenguaje común entre socios comerciales.

La ubicación indica de manera inequívoca dónde el SKU debe almacenarse y ello implica mucho más que indicar la posición del pallet, puesto que un Centro de Distribución podría estar dividido en zonas y contar con distinto tipo de estanterías (racks, gabinetes y otros), pasillos, altillos y en general múltiples tipos de ubicaciones. Es una buena práctica que el WMS asigne las ubicaciones, las que son informadas a los operarios en las pantallas de sus capturadores de datos o mediante un mecanismo de voz o una señal luminosa para que efectúen la reposición o el picking(7). Por el contrario, es una mala práctica ubicar más de un SKU en la misma ubicación.

La cantidad indica el inventario físico que debiera estar disponible en cierta ubicación. La información incluye un número y una unidad de almacenamiento, por ejemplo 12 cajas.

La condición de los productos almacenados es una información relevante para la administración del inventario. Si el envase está dañado, si le falta una pieza, si es un producto en consignación u otras condiciones pueden ser detectadas al momento del picking, de la reposición o del conteo de inventarios. Esta información, comunicada oportunamente al administrador del WMS, puede mantener actualizados los registros del inventario.

Un registro incompleto contiene menos información de la descrita anteriormente. Un registro erróneo es aquel que contiene al menos un error de código, ubicación, cantidad o condición. En la Tabla 3 se muestra una matriz con tres SKU, donde un registro correcto se indica con un 1 y uno incorrecto con un 0. Los dos primeros tienen errores en algún campo, mientras que solo en el último la información del sistema coincide con la existencia física.

Para un conjunto de SKU el IRA se calcula mediante esta métrica:

En el ejemplo de la Tabla 3: número de registros correctos = 1, número de registros verificados = 3. Entonces, IRA = 33%.

Tabla 3.

El ciclo discreto de detección-solución

En la vida diaria se detectan las coincidencias o las discrepancias solo al momento del picking, de la reposición o del conteo de inventarios. La cuestión es qué hacer después de la detección. Es una buena práctica resolver las diferencias tan pronto sea posible, ya sea por la vía física -esto es encontrando el producto extraviado- o por la vía transaccional -esto es, realizando un ajuste de inventarios-. El conteo cíclico permite realizar el ciclo de detección-solución en forma programada, permitiendo analizar las causas de raíz y resolverlas una a una.

Dado que las oportunidades de detección- solución son discretas y se focalizan en un pequeño subconjunto de los SKU, lograr un IRA de 100% en cada momento para cada SKU resulta un objetivo poco realista. Imaginemos que en el instante t0 se detecta una discrepancia para el SKU0, dando origen a un rápido y eficaz proceso de análisis y solución, de manera tal que al cumplirse el instante t1 la discrepancia se ha resuelto. Este ejemplo ilustra que el significado práctico del IRA debe entenderse asociado a un cierto rango de tiempo Δt. Lograr “cero diferencias” es posible, no en t0, pero sí al cierre de un período Δt, que bien podría ser diario o semanal.

Se dice que los problemas de inventarios serían fácilmente resueltos si los datos viajaran a la misma velocidad que los productos y que la forma más corriente de crear discrepancias es continuar manejando información en papel(8). Es cierto que la tecnología es necesaria, pero no es suficiente. Lograr un IRA = 100% requiere previamente mejorar los procesos, establecer estándares, involucrar a las personas y tener el coraje para trabajar con perseverancia y disciplina. Es un gran desafío, pero vale la pena.


1 Cycle Counting and Inventory Record Accuracy. Strategos. www.strategosinc.com,
2 http://leanmath.com/blog/2015/08/21/inventory-record-accuracy/,
3 B.Partida, “Inventory Accuracy improves performance on logistics metrics”, en Industry Week, May 4 2012,
4 Information Inaccuracy in Inventory Systems – Stockloss and Stockout. Yun Kang and S.B.Gershwin. MIT 2004,
5 Information Inaccuracy in Inventory Systems – Stockloss and Stockout. Yun Kang and S.B.Gershwin. MIT 2004,
6 Inventory Cycle Counting – A review. M.D.Rossetti et al. University of Arkansas. s/f,
7 An Empirical Task Analysis of Warehouse Order Picking Using Head-Mounted Displays. K.A.Weaver et al. Georgia Tech 2010,
8 C.E.Witt, “Improve Inventory Data Accuracy”, en Material Handling Management, Sep. 2006


Autor:
Rodolfo Torres-Rabello es profesor del MBA Universidad Alberto Hurtado, del Magíster en Marketing y Gestión Comercial de la Universidad Adolfo Ibáñez y del programa eClass de la misma universidad. Consultor senior en temas de Excelencia Operacional, Logística y Supply Chain. Cofundador de SKOPE, empresa de consultoría y capacitación. Coautor del libro “Supply Chain Management: logrando ventajas competitivas a través de la gestión de la cadena de suministro”.
Octubre 2015
.......
Comentarios acerca de este artículo
Amadeo Lara Romar (31/03/2021)
Excelente artículo, muy claro y completo.

Sólo faltó explicar con más detalle el método de valuación de las diferencias de inventario, ya que dicho valor cambia en función del método de valuación (PEPS, UEPS o PP)
JOSUE HERNANDEZ MENDOZA Chiper Mèxico (22/08/2019)
Por favor me pueden enviar informaciòn
GUILLERMO BARAJAS NEXTEER (21/10/2018)
exelente articulo y una explicación muy practica y amigable
Rodrigo Gallardo BHC Logistics (14/10/2016)
Muy buen articulo Rodolfo, el IRA es un KPI clave en el SCM, pero aún no internalizado por muchas empresas.
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