a) Derivadas de procesos físicos y administrativos lentos y opacos para los participantes (es decir cada uno no sabe cuándo, cómo y porqué actúan los otros) que terminan en sobrestocks basados en la desconfianza.

b) Stocks de seguridad poco analizados, basados en interpretaciones incoherentes o   parciales de la experiencia.

¿ Alcanza con el sentido común y la intuición para una buena gestión de inventarios? Creemos que no y, lo que es más importante, que la intuición se refuerza y afina con el conocimiento de la teoría. Para abordarla partiremos de las críticas al modelo de cálculo del Lote Económico de Compra ( o de producción ) y veremos que, aún a pesar de ellas, la teoría mantiene –en parte- su utilidad.

Una vez despejado éste obstáculo, analizaremos las herramientas teóricas para calcular el stock de seguridad y como pueden ser usadas en la práctica.

El modelo que permite calcular el lote óptimo de compra o de producción fue desarrollado por Wilson a principios de siglo.

Desde entonces millones de profesionales lo han visto durante sus estudios y se han enfrentado con situaciones prácticas en las cuales hubieran podido intentar aplicarlo. Sin embargo lo habitual es que se sustituya el modelo y las fórmulas que de él surgen por la intuición. Se mezclan en esta opción razones válidas y otras que no lo son.  

Se argumenta con  justicia que el módulo de compra surge cada vez más de razones logísticas no contempladas por el modelo. Se compra por pallets, camadas, contenedores, etc.  Y si en un contenedor caben 1.000 cajas y el lote económico calculado es 1.637, cualquier persona sensata requerirá 1.000 ó 2.000 cajas para modular con la capacidad de carga de uno o dos contenedores.

Aún así, la fórmula nos orienta.

También se esgrime el argumento de que cada vez estamos más conscientes del costo asociado a mantener inventarios ( factor que aparece en el denominador de la expresión bajo la raíz  cuadrada en la fórmula del lote óptimo ) mientras que el costo de emisión, que está en el numerador, baja como resultado del avance en la informática y las comunicaciones y también a causa de las crecientes alianzas estratégicas, proveedores únicos, etc., que disminuyen  el trabajo de licitaciones y compulsas. Estas causas tienen como efecto disminuir el cociente que está bajo la raíz y por lo tanto el lote óptimo.

Lotes más pequeños, entonces. Pero no nulos. Determinarlos es relativamente menos importante que en la época de Wilson, pero sigue importando.

Y ahora consideremos la línea argumental mas popular:

   “No tengo ni idea de cual es mi costo de emisión, ni del costo asociado a mantener inventarios. A veces ni siquiera tengo un pronóstico de la demanda confiable. ¿ Cómo voy a aplicar la fórmula ? Además mi intuición, después de tantos años, es buena”.

El análisis de cobertura  refuta en buena medida ésta argumentación. Conociendo sólo las demandas y la cantidad total de órdenes emitidas mensual o anualmente ( datos en general conocidos ) podemos encontrar soluciones mejores a las que dicta la intuición. Ésta funciona linealmente y tiende a comprar lotes demasiados chicos de referencias del ítem categoría C y demasiados grandes de aquellas del ítem A. De todas maneras, en general es cierto que los datos usados en la fórmula no están exactamente determinados sino que son variables aleatorias.

Conclusión: El modelo del lote económico de compra y su correspondiente fórmula son parcialmente útiles, pero no atacan lo que hoy, en día en la mayor parte de los casos, es el principal problema asociado a la gestión de inventarios con demanda independiente: el Stock de Seguridad.

En general pocos logistas estudiaron  algo de teoría sobre el stock de seguridad. El desprestigiado lote económico que nunca – con o sin razón – aplicaron, opera como una razón adicional para no buscar en la teoría una guía para la práctica y  la intuición. Esto nos lleva a cubrirnos en demasía en los casos en que tuvimos problemas y guiarnos con reglas demasiado sencillas para el resto de los productos (  por ejemplo X días de stock de seguridad para casi todas las referencias ).

El resultado habitual es inventarios a la vez inflados y desbalanceados.

Para evitarlos, veamos entonces la teoría necesaria para los productos de demanda independiente, estable y rápida, con comportamiento gaussiano ( es decir con demanda influida por múltiples factores o actores de acción independiente entre sí y peso individual reducido). Lo que no es aplicable para productos perecederos o con rápida obsolencia, en  los cuales los stocks de seguridad que surgen de consideraciones analíticas podrían implicar que el producto pueda vencerse antes de llegar al usuario.

De todas maneras, el caso analizado en los puntos siguientes es  suficientemente general como para que su comprensión alcance para que gran parte de los logistas mejoren la gestión de los inventarios a su cargo.

Volvamos entonces al desarrollo del modelo de un ítem o referencia de demanda independiente, gaussiana ( regido por la distribución normal ) y estable ( es decir no vale necesariamente lo que veremos para la fase de introducción y de retirada de un producto o para productos de demanda estacional, si los lead times son largos.

Todas las consideraciones que veremos valen para demandas provenientes de datos históricos o para demandas proyectadas por el método que sea, siempre que su media y su desvío standard  s_D estén especificados.

El costo asociado a la ruptura de stock es muy alto: es la suma de las contribuciones marginales de las ventas futuras perdidas. Importante pero casi imposible de medir.

Al  no poder medir el costo de ruptura  de stock, se procede a fijar un Nivel de Servicio; un porcentaje de los casos en que aseguramos un abastecimiento del ítem considerado. Fijar éste nivel de servicio ( por familias de artículos, por  localidades) es parte fundamental de la definición de una política de inventarios.

Un nivel de servicio del 90 % significa que sólo admitimos que en el 10 % de los casos no tengamos stock. Su fijación es una decisión gerencial.

¿ Para qué un stock de seguridad ?

Si el aprovisionamiento fuera instantáneo, al agotarse el stock repondríamos el lote de compra. No precisaríamos en ese caso al stock de seguridad ( cuanto más automático y rápido sea el abastecimiento, menos stock de seguridad necesitaremos ).

Operamos con un stock de seguridad porque media un tiempo entre que detectamos la necesidad de reponer inventarios ( de comprar o de producir )  y que éste lote de compra o de producción está efectivamente disponible. Este intervalo es el lead time.

Ninguna  política de inventarios puede eludir el tema de su análisis con vista a reducirlo.

El lead time es una suma de distintos tiempos. Por ejemplo, puede ser la suma de los tiempos comprendidos ( o utilizados para) : 

a)  Desde que un cliente detecta un stock por debajo de su punto de pedido y que hace su pedido.

 

b) Desde que una persona del área comercial de la compañía proveedora recibe el pedido y lo ingresa al sistema.

 

c)  Verificaciones crediticias, de inventarios, etc. del proveedor.

 

d)  Preparación de pedido.

 

e)  Carga.

 

f)   Transporte.

 

g)  Descarga.

 

h)  Ingreso del producto al cliente.

 

i)   Aprobación por parte de control de calidad del cliente.

 

j)  Tiempo administrativo necesario para que el ingreso del producto se vea reflejado en el stock del cliente.

a, b, c y h pueden ser instantáneos, pero en general no lo son.

El tiempo de transporte suele ser un componente importante del lead time y en algunos análisis erróneos se confunde con él. Es sí el que paga las culpas de los retrasos anteriores, por ejemplo en la etapa  c por falta de inventarios, procesos administrativos excesivamente engorrosos, largos, poco confiables, etc.

El punto de pedido (PP) será el stock de seguridad (SS) más la demanda media (D) esperada durante el lead time:                          

Cuando el inventario desciende hasta el punto de pedido se coloca un nuevo pedido. Por supuesto en este punto se tienen en cuenta los lotes reservados por razones especiales y los pedidos ya colocados anteriormente ( esto es importante para lead times largos, por ejemplo para insumos importados ).

Si la demanda fuera perfectamente determinada, uniforme a lo largo del tiempo, no necesitaríamos un stock de seguridad.. El stock de seguridad surge de la incertidumbre de la demanda, más precisamente de la incertidumbre de la demanda durante el lead time. Queremos que la probabilidad de que el stock se anule durante este lapso sea inferior a un porcentaje dado:

    Cuanto más incierta es la demanda mayor es el stock de seguridad.

    Cuanto mayor es el nivel de servicio ( cuanto menos queremos que se nos agote el stock ) mayor es el stock de seguridad.

Se demuestra que:

Parece bastante lógico que esta relación no sea lineal ya que dentro de un lead time largo podrán tender a compensarse períodos de demandas altos  con otros de demandas bajas.

Supondremos ahora que el lead time no es constante sino que es a su vez una variable aleatoria con distribución normal. Ya no lo denotaremos sólo LT, sino como una variable con media  y desvío standard    s_LT.

Esto se corresponde con la experiencia cotidiana: gran cantidad de factores pueden atrasar o adelantar un pedido, es decir es razonable suponer que el lead time tenga una distribución gaussiana ( de todas maneras, no necesariamente será así).

Es lógico que si a la variabilidad de la demanda se agrega la variabilidad del lead time, debemos manejarnos con un stock de seguridad mayor. Las fórmulas serán ahora:

¿ Cómo se debe proceder en un caso real en que debamos auditar la política de inventarios seguida para cientos o miles de referencias y proponer e implementar mejoras ?

En primer lugar debemos detectar aquellos productos  para los cuales lo que hemos desarrollado en los puntos anteriores no se aplica. Por ejemplo:

a)  Productos perecederos. En primer lugar debemos determinar cuantos días de stock podremos tener.

b) Productos de demanda lenta – por ejemplo repuestos. Su demanda se debe a fallas accidentales que se producen al azar en forma poco frecuente ( habitualmente el consumo es nulo entre una revisión y la siguiente). La distribución de probabilidad no es la utilizada en los desarrollos anteriores ( Poisson en vez de Gaussiana ). La clave en éstos casos puede ser trabajar en aquellos ítems en que el Lead Time pueda reducirse y que la falta del repuesto no sea catastrófica. En esos casos puede ser conveniente funcionar sin stock, con acuerdos con el proveedor que aseguren un aprovisionamiento ágil. El hecho de trabajar contra pedido, en vez de contra stock, nos libera de operar con stocks de seguridad por incertidumbre en la demanda.

c)  Demanda dependiente – En este caso se necesitan los componentes exactos necesarios para hacer una determinada cantidad de conjuntos dados ( o aquellos componentes  más una proporción previamente calculada para scrap ). La teoría expuesta no es relevante ya que enfrentamos una necesidad más sencilla que, de todas maneras, presenta complejidades propias tales como las que aparecen en la industria automotriz u otras que operan con sistemas MRP ( Materials Requirement Planning) o derivados de él.

d) Compras puntuales ( por única vez) – Si éstas originan una parte sustancial de los inventarios, vale la pena analizarlas por separado:

¿ Se cumplieron los lead time previstos ?  ¿ Los incumplimientos tuvieron consecuencias?

¿ Sobró stock en varias ocasiones? ¿ Lo anterior originó obsolescencia o ventas posteriores a menor precio?

¿ Cómo se pronostica la demanda?  ¿ El depósito sabe qué hacer con cada partida que recibe?

En lo que sigue consideraremos que son aplicables los desarrollos teóricos expuestos. Para todos los  productos en que es aplicable ese análisis debemos determinar:

a)     Demanda media y variabilidad.

b)     Lead Time medio y variabilidad.

c)    Políticas de servicio que se traduzcan en Niveles de Servicio bien establecidos por familia de referencias.

En el caso de productos con demanda variable a lo largo del año, importa considerar solamente el nivel de la demanda durante un período comparable al lead time e ir adecuando el punto de pedido a medida en que la demanda media varía. En tercer lugar, hacemos un análisis ABC ordenando los productos de acuerdo a su demanda valorizada anual. 

Se selecciona una muestra de referencias al azar y para éstas revisamos la política de inventarios teórica y la comparamos con  la seguida en la práctica.

La primera vez que se haga este análisis probablemente se detecten stocks de seguridad desbalanceados y en muchos casos excesivos, producto de decisiones viscerales tomadas después de un agotamiento de inventarios y nunca revisadas posteriormente.

En los casos en que se detecten problemas o posibles errores, se puede ampliar la muestra de las familias y de ítems problemáticos y analizar con los sectores y personas involucrados la razonabilidad de un cambio de política.

Antes de terminar de diseñar la nueva política, habrá que revisar la información básica. Por ejemplo un lead time muy incierto en un insumo puede originarse en ( a vía de ejemplo):

a)  Que cuando colocamos el pedido no sabemos el stock y plan de producción del proveedor. 

b)  Que existen frecuentes rechazos de calidad al recibir el producto. En ese caso se podrá discutir con el proveedor políticas de mejora de la calidad o de su control, en una etapa anterior del proceso ( en casa de proveedor ).

c)  Transit times inciertos por razones documentarias o del modo de transporte

 utilizado. En cada caso habrá que analizar posibles mejoras o alternativas.

Una vez diseñado el cambio habrá que estimar las disminuciones de stock ( y dentro de lo posible valorizar su efecto) y estimar el impacto  (favorable o desfavorable) sobre el nivel de servicio en cada caso y en conjunto.

Por último hay que diseñar criterios prácticos y puntos de control para asegurar una buena implementación.