Análisis ABC (Inventario)

En la gestión de inventario, el análisis ABC es un método de categorización de inventario utilizado como un mecanismo de priorización rudimentario para concentrar esfuerzos y recursos en los artículos que más importan para la empresa. Este método se basa en la observación empírica de que una pequeña fracción de los artículos o SKU suele representar una gran parte del negocio. Antes de que los sistemas de inventario perpetuo se hicieran predominantes, el análisis ABC se utilizaba para reducir la cantidad de operaciones administrativas asociadas con la gestión de inventario. Desde la década de 2000, este método se utiliza principalmente como un método de visualización de datos y como una forma de priorizar la atención de los profesionales de la cadena de suministro, quienes deben revisar periódicamente la configuración de reabastecimiento dentro de su sistema de gestión de inventario, como los parámetros de Min/Max o los niveles de servicio.

Realización de un análisis ABC

El análisis ABC es un método de categorización de inventario que asigna una clase a cada artículo, SKU o producto, generalmente denominados A, B y C, donde A (resp. C) es la clase asociada con los artículos más (resp. menos) vendidos o consumidos con mayor frecuencia. Puede haber más de tres clases (por ejemplo, D, E, F, …), aunque generalmente se mantiene el número de clases en un solo dígito.

Para calcular las clases, el profesional de la cadena de suministro debe elegir una serie de parámetros que caractericen el análisis ABC:

• el número de clases
• una unidad para medir el “peso” de cualquier artículo
• la profundidad histórica de la medición
• un porcentaje utilizado como umbral para cada clase.

Los porcentajes están relacionados con la unidad elegida para medir el peso a lo largo de la profundidad histórica. Estos porcentajes suelen estar relacionados con la rotación medida en dólares o unidades vendidas.

Si bien se puede proporcionar orientación con respecto a la elección de esos parámetros, fundamentalmente siguen siendo algo arbitrarios. Como el análisis ABC está destinado a ser accesible a una audiencia diversa dentro de la empresa, generalmente se eligen parámetros como números redondos que son más fáciles de memorizar.

Por ejemplo, el gerente de inventario de un comercio electrónico de nicho que vende una variedad de 10,000 camisetas con una facturación anual de 50 millones de euros decide realizar un análisis ABC con los siguientes parámetros:

• 3 clases (A, B, C)
• cada unidad vendida cuenta como ‘1’
• se consideran los últimos 3 meses de ventas
• los umbrales son 60% (A), 30% (B) y 10% (C).

Utilizando una hoja de cálculo, el gerente clasifica en orden decreciente todos los artículos según sus volúmenes de ventas de 3 meses, medidos en unidades vendidas. Luego, los umbrales se utilizan en relación con la participación acumulativa de los pesos de los artículos. Se espera que la clase A tenga muchos menos artículos que la clase C. En el ejemplo a continuación, las clases A/B/C tienen respectivamente 4/7/14 artículos.

Descarga la hoja de cálculo de Excel: abc-analysis.xlsx

Como se ilustra con la hoja de cálculo de Excel anterior, realizar un análisis ABC es sencillo. Además, muchos softwares de inventario también incluyen el análisis ABC, y con frecuencia variantes, ya que la implementación es una pieza relativamente trivial de ingeniería de software.

La unidad de medida puede ser unidades (es decir, unidades vendidas) si, como se ilustra en el ejemplo anterior, todos los artículos vendidos o atendidos tienden a tener precios similares. Sin embargo, si algunos artículos son considerablemente más caros que otros, entonces generalmente tiene más sentido ponderarlos en función de sus precios de compra o de venta.

La profundidad del historial debe ser lo suficientemente larga para que las cantidades promediadas sean estadísticamente significativas. Por lo general, las clases son más estables si se utiliza un múltiplo de la ciclicidad común, como un año, para neutralizar el efecto de la estacionalidad, o un número entero de semanas para neutralizar los efectos del día de la semana cuando la profundidad es corta.

Los umbrales se ajustan típicamente para que cada clase tenga al menos 5 veces más artículos que su predecesora. Esto asegura que un pequeño número de clases cubra incluso un catálogo grande. Comenzando con una clase A de 100 artículos y asumiendo incrementos de 5x, el minorista de camisetas necesitaría 4 clases para cubrir todo su catálogo (100x5x5x5 = 12,500).

Principio de Pareto y leyes de potencia

El análisis ABC se basa en la observación empírica, conocida como el principio de Pareto o la regla 80/20, de que el 20% superior de los artículos generalmente representa el 80% del volumen de ventas, sin importar qué unidad de medida se elija. Por lo tanto, en tales circunstancias, tiene sentido segmentar los elementos de interés, es decir, los artículos en inventario, según su “magnitud” de importancia, es decir, las clases ABC.

Desde una perspectiva más matemática, un análisis orientado a la magnitud como el análisis ABC es atractivo siempre que la distribución subyacente (de probabilidades) tenga una “cola gorda”, es decir, puntos que se alejan mucho de la media¹. Estas situaciones ocurren con frecuencia tanto en fenómenos naturales como en actividades humanas. Por ejemplo, las siguientes distribuciones suelen tener colas gordas:

• número de empleados de una empresa en un país
• biomasa (en toneladas) de las especies en un área
• ingresos de taquilla de las películas en un año determinado
• recalls (en unidades) en la industria automotriz
• …

Existe todo un “bestiario” de distribuciones matemáticas que se sabe que se ajustan a estas situaciones. Las distribuciones más utilizadas son probablemente la ley de potencia y la distribución de Zipf. Estas funciones matemáticas varían principalmente en su capacidad para poner “peso” en la cola de la distribución, es decir, en su capacidad para reflejar las probabilidades de que ocurran situaciones muy raras.

En el caso específico de las cadenas de suministro, las simples fuerzas económicas suelen limitar artificialmente la magnitud de los valores atípicos. Por ejemplo, con los artículos de devolución de inventario, se puede observar que los peores rendimientos suelen eliminarse por completo del surtido. Por lo tanto, los artículos que se venderían, digamos, solo una vez al año no se observan porque la empresa dejó de vender esos artículos mucho antes de alcanzar este nivel de ventas.

Por el contrario, si un artículo se vende excepcionalmente bien, entonces la empresa tiene incentivos para introducir variantes, ya sea en color, tamaño o cualquier otro atributo técnico, con el fin de aumentar aún más su volumen total de ventas. Nuevamente, los artículos que se venderían decenas de millones de unidades pueden nunca ser observados, porque para cuando el artículo hubiera alcanzado este volumen, se han introducido variantes que canibalizan las ventas del artículo original.

Prácticas comunes basadas en el análisis ABC

El análisis ABC se utiliza para respaldar decisiones mundanas relacionadas con el inventario, como realizar pedidos a proveedores. Si bien es discutible si las prácticas basadas en el análisis ABC se pueden considerar como “buenas prácticas” (consulte la sección a continuación sobre los límites del análisis ABC), ciertas prácticas son ampliamente utilizadas, como:

• asignar niveles de servicio basados en la clase de artículos: las primeras clases tienen los objetivos más altos, mientras que las últimas clases tienen los más bajos.
• asignar una cantidad uniforme de mano de obra (atención) a cada clase: por ejemplo, el profesional de la cadena de suministro dedica 1 hora a revisar la clase A (100 artículos) y luego 1 hora a revisar la clase D (10,000 artículos).
• segmentar todos los KPI por clase y, de manera similar, segmentar todos los tableros de control o informes según la clase de interés.
• establecer revisiones de rendimiento para los equipos de cadena de suministro basadas en reglas que dependen de las propias clases ABC.

De hecho, como las clases ABC son fáciles de producir y mantener, estas clases tienden a mezclarse con las prácticas de la cadena de suministro de la empresa, ya que generalmente hay poca resistencia contra lo que parece ser una forma intuitiva de refinar un análisis relacionado con el inventario.

Perspectiva histórica de la gestión de materiales

Históricamente, el análisis ABC surgió desde una perspectiva de gestión de materiales que tenía como objetivo minimizar los costos administrativos asociados con el inventario. Cada clase de artículos tendría su propio conjunto específico de procesos:

• “Artículos A” con un control muy estricto y registros precisos,
• “Artículos B” con un control y registros menos estrictos,
• “Artículos C” con los controles más simples posibles y registros mínimos.

De hecho, antes de los años 70, los registros de inventario tenían que ser escritos manualmente en libros por empleados, lo cual era lento y costoso. Por lo tanto, en la mayoría de las situaciones, era más eficiente adoptar métodos de gestión de inventario que no requirieran ningún tipo de registro, como Kanban.

Sin embargo, con la llegada de sistemas de inventario perpetuo de bajo costo y lectores de códigos de barras, esta práctica ha ido desapareciendo gradualmente. De hecho, los riesgos asociados con el movimiento de inventario sin registros (digitales), como la merma, ahora suelen superar ampliamente los costos administrativos de mantener esos registros. Por lo tanto, todos los artículos se benefician de un control estricto y registros precisos, es decir, del tratamiento de los artículos de clase A, independientemente de su importancia.

Sin embargo, cabe señalar que la mayoría de las empresas aún diferencian el inventario, es decir, los artículos que se procesan y venden y que deben ser rastreados, de los suministros generales (por ejemplo, suministros de oficina) que no lo son.

Curiosamente, muchas fuentes siguen señalando esta perspectiva histórica como la motivación principal detrás del análisis ABC, aunque esta práctica ha desaparecido esencialmente de los procesos de la mayoría de las empresas medianas y grandes desde principios de los años 2000.

Los límites del análisis ABC

El análisis ABC es un método de categorización de inventario rudimentario y presenta muchas limitaciones. Estos límites tienden a agravar muchos problemas preexistentes en la cadena de suministro, como la falta de stock, el exceso de stock, la falta de confiabilidad y la baja productividad.

Inestabilidad. Al utilizar parámetros “razonables”, como los dados en el ejemplo anterior, el análisis ABC a menudo resulta en que entre un cuarto y la mitad de los artículos cambien de categoría cada trimestre en numerosos sectores. Peor aún, como evaluar la estabilidad del análisis ABC es más complicado que realizar el propio análisis ABC, la mayoría de las empresas ni siquiera son conscientes del problema. Estas inestabilidades ponen en peligro una gran parte de las medidas correctivas, impulsadas por la clasificación ABC, que terminan siendo aplicadas a los artículos equivocados.

Solo estacionario. El análisis ABC está en desacuerdo con los patrones básicos de demanda, como los lanzamientos de productos: un artículo recién introducido tiene un volumen bajo por diseño porque su volumen de ventas aún no se ha observado. Si bien es posible mitigar el efecto de novedad, otros patrones, como la estacionalidad, complican el proceso. Por ejemplo, en octubre, los juguetes introducidos 6 meses antes se clasifican como artículos C mientras se acercan las ventas de Navidad. El análisis ABC es una perspectiva estacionaria de la demanda y, por lo tanto, generará ineficiencias en el inventario siempre que la demanda no sea estacionaria.

Baja significancia. En cuanto a los indicadores estadísticos, la cantidad de información extraída del historial de demanda y empaquetada a través de las clases ABC es extremadamente baja. Por ejemplo, incluso un indicador trivial como “unidades totales vendidas el año pasado” tiende a llevar más información sobre cualquier artículo dado que su clase ABC. Además, cualquier modelo estadístico que realice cualquier tipo de tarea sobre los datos históricos de inventario puede volver a implementar internamente un análisis ABC si resulta útil, aunque en la práctica esto no suele ser el caso.

Bikeshedding. El análisis ABC implica una elección arbitraria de parámetros. Como el análisis ABC tiene deficiencias obvias, como los lanzamientos de productos (ver arriba), generalmente se introducen más parámetros para mitigar esas deficiencias. Luego, como el análisis ABC es fácil de entender, muchas personas inevitablemente sentirán la necesidad de participar en la elección de todos esos parámetros y/o solicitar variantes propias. Como resultado, bajo la apariencia de un método rápido y fácil, el análisis ABC suele convertirse en una tarea burocrática que consume recursos y no ofrece resultados tangibles.

Ceguera. La frecuencia no equivale a importancia económica. El análisis ABC atribuye importancia a un producto en función de su frecuencia de uso o de sus ingresos. Sin embargo, en muchos casos, la falta de disponibilidad de un artículo poco consumido o valioso puede tener las consecuencias más devastadoras y se debe otorgar importancia a los niveles de stock y a este artículo. Un ejemplo en el comercio minorista podría ser el efecto de la mercancía donde se colocan artículos llamativos en la ventana que rara vez se venden pero son cruciales para atraer clientes. En la fabricación o la aeronáutica, una pieza específica que se usa rara vez y tiene poco valor desde una perspectiva de compra puede hacer que una aeronave comercial no pueda despegar.

La perspectiva de Lokad sobre el análisis ABC

El análisis ABC se introdujo a principios del siglo XX, en un mundo donde no existían lectores de códigos de barras y donde los métodos de seguimiento de inventario eran costosos e poco confiables. Sorprendentemente, este método se ha mantenido extendido mientras que la mayoría de los problemas que este método intenta resolver ya no existen. Nuestra perspectiva general sobre el análisis ABC es la siguiente: cualquier cosa que el análisis ABC pueda hacer, métodos aún más simples funcionan mejor, como la puntuación de artículos en lugar de la clasificación de artículos. Naturalmente, todos esos métodos más simples requieren computadoras para ejecutarse, por lo que lo que se puede considerar como “simple” depende en cierta medida del contexto más amplio.

Desde una perspectiva puramente informativa, el análisis ABC podría ser aceptable. Las clases ABC pueden ayudar a obtener información rápida sobre las categorías de productos, por ejemplo, informando las respectivas fracciones de artículos A/B/C dentro de la categoría. Sin embargo, como se mencionó anteriormente, el análisis ABC es propenso a generar discusiones innecesarias. Por lo tanto, sugerimos evitar cuidadosamente la creación de indicadores y KPIs basados en las clases A/B/C, ya que estas iniciativas casi nunca brindan los beneficios originalmente previstos.

Notas