FAQ: Optimización de inventario

Lokad aborda los desafíos de inventario utilizando análisis predictivo para abrazar la incertidumbre de la cadena de suministro y optimizar decisiones con información financiera. Considera las restricciones únicas de los clientes y mejora la transparencia en la toma de decisiones a través de informes detallados y paneles intuitivos.

Público objetivo: Practicantes, expertos y ejecutivos de la cadena de suministro.

Última modificación: 30 de enero de 2024

Los excesos de inventario y los faltantes de stock son los dos síntomas más evidentes de decisiones relacionadas con el inventario inadecuadas, y estos problemas pueden rastrearse hasta políticas que ignoran la incertidumbre. Esta incertidumbre toma muchas formas, incluida la demanda variable, los tiempos de espera fluctuantes y las devoluciones esporádicas. Lokad ofrece un rendimiento de inventario superior precisamente porque sus capacidades predictivas programáticas abrazan la incertidumbre de la cadena de suministro en lugar de ignorarla. Por ejemplo, Lokad tiene capacidades de modelado probabilístico para reflejar todos los impulsores económicos conectados a las decisiones mundanas y repetitivas de la cadena de suministro de un cliente (por ejemplo, órdenes de compra, órdenes de producción, asignación de stock, etc.). Esto nos permite proporcionar a los clientes una perspectiva financiera de alta resolución sobre el valor en dólares (o euros) de cada decisión. Lokad también tiene capacidades de optimización estocástica para recomendar en última instancia las decisiones que maximizan el retorno en dólares (o euros) para cada decisión, todo mientras se tienen en cuenta las restricciones únicas del cliente. Estas restricciones incluyen preocupaciones cruzadas de productos como la canibalización y la sustitución.

En cada paso del proceso, las extensas capacidades de informes personalizados de Lokad proporcionan al cliente total transparencia. Los paneles intuitivos están diseñados para expresar claramente los KPI que los clientes desean y necesitan, y para desglosar los cálculos de Lokad de una manera directa.

Resumen ejecutivo

En lo que respecta a la optimización de inventario, Lokad se apartó de lo que podría considerarse el enfoque ‘principal’ hace más de una década. Esta divergencia solo ha crecido a medida que nuestra tecnología ha mejorado. Esta tecnología permite a Lokad efectuar mejoras significativas en las cadenas de suministro de los clientes, sin embargo, el mayor desafío a menudo es explicar las mejoras, una tarea que se vuelve aún más difícil dada la diferencia en el enfoque de Lokad en comparación con lo que esperan los practicantes de la cadena de suministro.

El cuento de hadas convencional sobre la optimización de inventario es así: el proveedor de software (cuadrante mágico) ofrece pronósticos un 20% más precisos, y esos pronósticos se convertirán en un 20% menos de faltantes de stock y un 20% menos de stock. Este cuento de hadas suele incluir varias palabras de moda: inteligencia artificial, detección de demanda, aprendizaje automático, blockchain, gemelos digitales, sistemas en memoria, etc. Sin embargo, esta visión convencional es un callejón sin salida¹. A diferencia de la mayoría de nuestros competidores, Lokad de hecho ofrece pronósticos de vanguardia², y sabemos que esto, por sí solo, no es suficiente para ofrecer un retorno de inversión satisfactorio.

Lokad es quizás singular en que no hay misterio sobre cómo logramos un rendimiento de inventario superior. Tenemos una serie de conferencias públicas³ (más de 50 horas y contando) que proporciona los detalles de nuestras tecnologías y metodologías. Esta serie sirve tanto como recurso como advertencia para los clientes: una vez que ves cómo funcionan los “trucos” de un proveedor, no puedes dejar de verlos.

Pronóstico probabilístico

Los pronósticos probabilísticos deben ser utilizados. Estos pronósticos proporcionan una evaluación cuantitativa directa de la incertidumbre con la que se enfrenta en la cadena de suministro, por ejemplo, la incertidumbre en torno a la demanda del cliente y los tiempos de entrega del proveedor. En lugar de pretender que los pronósticos tradicionales de series temporales (el “enfoque clásico”) se vuelvan precisos espontáneamente, los pronósticos probabilísticos abordan directamente estos problemas. Los pronósticos probabilísticos no son necesariamente más “precisos” - al menos no por diseño - pero esto es algo irrelevante dado que se utilizan para contar una historia completamente diferente sobre el futuro del cliente, cuyos detalles se cubren en Perspectiva Financiera. Además, cada fuente de incertidumbre merece su propio pronóstico, no solo la demanda. Lokad produce pronósticos probabilísticos para los tiempos de entrega, devoluciones, tasas de desperdicio, etc.

En contraste, el enfoque de pronósticos de series temporales convencional ignora la incertidumbre descrita anteriormente. Como resultado, cuando se utilizan pronósticos de series temporales puntuales, la cadena de suministro es frágil incluso contra riesgos que son completamente mundanos, como la naturaleza azarosa de los lanzamientos de productos. Es inútil esperar que los lanzamientos de productos alguna vez estén libres de riesgos, porque si una empresa puede evaluar de manera más confiable el rendimiento de sus lanzamientos de productos, sin duda aprovecharía esta nueva capacidad para lanzar aún más productos, reintroduciendo así la incertidumbre en la cadena de suministro en cuestión.

Toma de decisiones automatizada

La toma de decisiones automatizada (y superior) en la cadena de suministro es el único objetivo que vale la pena perseguir, ya que son las que impactan tangiblemente en la cadena de suministro. Si el software de optimización de inventario no devuelve más que decisiones finalizadas, entonces el software no está haciendo su trabajo (o simplemente podría tener el software incorrecto).

Además, estas decisiones automatizadas deben tener en cuenta todas las restricciones del cliente, como las cantidades mínimas de pedido (MOQs). Si el software/sistema sigue generando decisiones defectuosas que deben ser anuladas manualmente, entonces el sistema es defectuoso y debe ser reemplazado. Los verdaderos expertos en cadena de suministro son demasiado escasos y demasiado valiosos como para ser utilizados para cualquier cosa que no sea la mejora continua de la receta numérica única del cliente⁴. Lokad utiliza esta receta numérica para robotizar el proceso de toma de decisiones de la cadena de suministro, liberando así a los expertos internos para centrarse en problemas y estrategias de mayor orden.

En contraste, la vista convencional enfatiza todo tipo de artefactos numéricos: clases ABC (o su primo, ABC XYZ), rotación de inventario, stocks de seguridad, cantidades económicas de pedido, etc. A diferencia de las decisiones de la cadena de suministro, la relación entre un artefacto numérico y el rendimiento de la cadena de suministro es difusa en el mejor de los casos. Además, la mayoría de estos números solo se introducen para respaldar un proceso de toma de decisiones semimanual, asegurando así el desperdicio continuo de recursos del cliente (por ejemplo, dinero, tiempo y esfuerzo).

Como resultado, nada se arregla verdaderamente, ya que los profesionales de la cadena de suministro están continuamente distraídos por el proceso de lucha contra incendios persistente, y en segundo plano, el sistema subyacente continúa generando decisiones subóptimas.

Perspectiva financiera

Las decisiones de la cadena de suministro deben estar optimizadas financieramente, es decir, evaluadas en términos de euros (o dólares) de impacto. Esta evaluación debe reflejar todos los impulsores económicos relevantes. Lokad tiene acceso a los impulsores económicos tangibles relevantes (encontrados directamente dentro de los libros de cuentas del cliente): margen bruto, costo de mantenimiento, costo de transporte, etc. Sin embargo, Lokad también cuantifica los impulsores económicos intangibles, aquellos que deben tenerse en cuenta para producir decisiones de cadena de suministro de valor: lealtad del cliente, la buena voluntad de los proveedores, el valor percibido de la marca, etc. Dada su naturaleza abstracta, estos impulsores deben aproximarse de manera inteligente, aunque es mucho mejor estar aproximadamente correcto que exactamente equivocado. Este valor monetario se utiliza en última instancia para unificar todas las diferentes fuerzas que impactan en cada decisión de inventario.⁵

A diferencia, la vista convencional enfatiza los porcentajes, como los niveles de servicio, mientras ignora por completo todos los impulsores económicos intangibles. Esto conduce a la miopía de decisiones recomendadas que el público en general ahora asocia con “finanzas”. Tales decisiones están optimizadas contra criterios numéricos inventados que simplemente no reflejan los intereses a largo plazo del negocio. La solución no es rechazar la idea de optimización, sino revisar qué se está optimizando en primer lugar.

Preguntas frecuentes (FAQ)

1. Principios

1.1 ¿Ayudan a optimizar la gestión de inventario? ¿Cuáles son sus capacidades de gestión de inventario?

Lokad optimiza (y simplifica) el inventario en lugar de gestionarlo. La optimización del inventario implica, entre otras cosas, tomar las mejores decisiones posibles, como cuánto stock comprar, cuándo comprarlo y dónde (re)asignarlo. La gestión de inventario, por otro lado, se centra en gestionar los registros electrónicos que reflejan el estado físico del inventario, y mantener estos registros alineados con la realidad del inventario. La optimización del inventario y la gestión del inventario son los dos aspectos principales del control general del inventario, y Lokad está totalmente dedicado al primero.

En términos de diseño de software, los requisitos de un sistema de gestión de inventario son bastante diferentes a los de uno de optimización de inventario. De hecho, a menudo están en completa oposición. Por ejemplo, la gestión de inventario requiere respuestas en tiempo real, de lo contrario, operaciones mundanas como la selección de stock se retrasan hasta que el sistema finalmente reconoce la operación.

Sin embargo, la optimización del inventario se basa en tomar buenas decisiones, no necesariamente en tiempo real. Un retraso de 5 minutos para calcular un pedido de compra optimizado, que refleje una amplia gama de factores y restricciones, es inconsecuente si el pedido de compra termina ahorrando al cliente miles de dólares (o euros). Desde la perspectiva del cliente, esto es preferible a un escenario en el que se pueden producir pedidos de compra mediocres en menos de 10 milisegundos (es decir, en tiempo real), una decisión que podría resultar en la pérdida de miles de dólares (o euros) en stock muerto. Si el cliente no tiene un sistema de gestión de inventario en su lugar, Lokad recomienda encarecidamente instalar uno antes de intentar optimizar el inventario.

Nota: La mayoría del software empresarial diseñado para la gestión de inventario también afirma proporcionar funcionalidades de optimización de inventario. Esta es una afirmación falaz. Estas funciones de inventario distintas requieren intervenciones de software distintas.

Para una comparación directa de la optimización de inventario y la gestión de inventario, así como su software necesario, consulte Control de Inventario.

1.2 ¿Cómo se predicen las necesidades futuras de inventario?

Lokad utiliza una extensa tecnología de modelado predictivo para pronosticar todos los factores inciertos que impactan las necesidades futuras de inventario. Estos factores incluyen, entre otras cosas, la demanda futura y los tiempos de espera futuros que impactan directamente en las necesidades de inventario. Sin embargo, dependiendo del sector específico, a menudo hay otras fuentes de incertidumbre. Por ejemplo, puede haber devoluciones de clientes (ecommerce), rendimiento de producción, tasas de desecho, etc. Para establecer las necesidades de inventario, generalmente combinamos una serie corta de pronósticos que reflejan múltiples fuentes de incertidumbre. Este enfoque va mucho más allá de las capacidades de los pronósticos tradicionales de series temporales.

Además, Lokad adopta una perspectiva de pronóstico probabilístico. Esto significa que Lokad considera todos los futuros posibles y evalúa cuantitativamente sus respectivas probabilidades. Además, nuestra plataforma incluye la instrumentación necesaria para componer o combinar estos pronósticos probabilísticos, como un álgebra de variables aleatorias (ver abajo). Por ejemplo, al combinar un pronóstico de demanda probabilístico y un pronóstico de tiempo de espera probabilístico, obtenemos un pronóstico de demanda de espera probabilístico, que representa la demanda integrada durante el tiempo de espera. La demanda de espera es típicamente una línea de base inicial para evaluar las necesidades futuras de inventario.

Consulte Pronóstico Probabilístico para obtener más información sobre esta perspectiva. Para obtener más información sobre nuestra instrumentación de álgebra de variables aleatorias, revise Ranvars y Zedfuncs en nuestra documentación pública de Envision.

1.3 ¿Calculan los niveles pasados y futuros de inventario en función de los datos históricos de ventas y los datos de pronóstico?

Sí, la plataforma de Lokad es capaz de calcular tanto los niveles pasados como los futuros de inventario aprovechando los datos transaccionales históricos del cliente, incluido tanto el flujo saliente (por ejemplo, ventas) como el flujo entrante (por ejemplo, compras). Tenemos amplias capacidades de pronóstico probabilístico, no solo para la demanda futura, sino también para los tiempos de espera futuros, las devoluciones futuras y todas las demás fuentes pertinentes de incertidumbre.

En cuanto a los niveles pasados de inventario, dado que la solución de Lokad, entregada a través de nuestra plataforma, es escalable y rentable, generalmente recomendamos registrar los datos con el tiempo, típicamente a través de instantáneas producidas dentro de la plataforma de Lokad si estos datos no están ya historizados en los sistemas empresariales, en lugar de recalcular estos datos. De hecho, incluso un modelo de flujo cuidadosamente elaborado aún puede reflejar incorrectamente los niveles pasados de inventario. Las instantáneas históricas de los niveles de inventario no sufren de esta clase de problemas.

En cuanto a los niveles futuros de inventario, hay dos elementos importantes a considerar. Primero, la incertidumbre del futuro es irreducible. Segundo, los niveles futuros de inventario dependen de decisiones que aún no se han tomado. Dado que la incertidumbre del futuro es irreducible, es imprudente y poco rentable asumir que una sola proyección del estado futuro del inventario puede considerarse “lo suficientemente correcta”. En su lugar, debemos considerar todos los futuros posibles y sus respectivas probabilidades. Esta es una visión mucho más rica del futuro y nos permite producir decisiones de cadena de suministro ajustadas al riesgo que sean resistentes a desviaciones del pronóstico clásico. Lokad logra esto aprovechando el pronóstico probabilístico.

Dado que el inventario futuro depende de decisiones de cadena de suministro que aún no se han tomado (por ejemplo, futuras órdenes de compra), necesitamos un sistema sensato para implementar decisiones con el fin de evaluar el(s) posible(s) estado(s) futuro(s) del inventario. Esto requiere que las decisiones se automatizen, para permitir una simulación efectiva. Si el proceso de toma de decisiones es semimanual (es decir, involucra la anulación subjetiva humana), entonces se vuelve impráctico “simular”. Por lo tanto, se debe utilizar un sistema automatizado de toma de decisiones con fines de simulación.

1.4 ¿Calculan el Stock de Seguridad, los niveles Mín/Máx, el Punto de Reorden y la Cantidad Económica de Pedido (EOQ) teniendo en cuenta la política de compras?

Sí, la plataforma de Lokad facilita la implementación de un enfoque de cadena de suministro convencional/clásico, que incluye stocks de seguridad, niveles mín/máx, puntos de reorden y EOQs. Además, también es sencillo tener todos estos elementos actualizados de manera totalmente automatizada. Sin embargo, este enfoque de cadena de suministro es obsoleto ya que produce resultados pobres en la práctica. Además, implica correcciones manuales extensas y continuas para corregir las salidas subóptimas que el “sistema” sigue generando.

En contraste, Lokad recomienda un enfoque vastamente superior que consiste en evaluar los retornos económicos unidad por unidad para la compra de cada unidad adicional de stock. Este cálculo se basa tanto en los pronósticos probabilísticos que genera la plataforma de Lokad, como en un modelado económico explícito de la consecuencia de las decisiones de compra. Este enfoque abarca los impulsores económicos que subyacen a las decisiones de compra.

Como resultado, mitigar los costos de compra es un hecho: los pedidos están optimizados económicamente, eliminando la necesidad de introducir fórmulas obsoletas como la fórmula de Wilson (tradicionalmente utilizada para cálculos de EOQ). Además, activar la orden de compra se convierte en una cuestión de equilibrar el costo de quedarse sin stock versus el costo de tener exceso de stock, eliminando la necesidad de stocks de seguridad, niveles mín/máx y puntos de reorden.

Además, el enfoque de Lokad se presta muy bien a las preocupaciones entre SKU (unidad de mantenimiento de stock). Estas preocupaciones incluyen canibalización, sustitución, MOQs (cantidades mínimas de pedido) a nivel de proveedor, capacidades de almacén o tienda y múltiples escalones. El enfoque de cadena de suministro convencional/clásico está rígidamente ligado a una estricta perspectiva mono-SKU. Como resultado, esas preocupaciones son desestimadas por diseño. No importa cuán sofisticado sea un cálculo de stock de seguridad (por mencionar un ejemplo), no puede abordar ninguna de esas preocupaciones entre SKU, ya que la fórmula (o más bien la clase de fórmulas) implica procesar los SKU de forma aislada.

1.5 ¿Cómo diferencian su enfoque para artículos de alto valor?

El enfoque de cadena de suministro cuantitativa de Lokad recomienda firmemente optimizar cada decisión de cadena de suministro con respecto a sus impulsores económicos (individuales e interdependientes), por lo que los artículos de alto y bajo valor se optimizan de la misma manera, aunque naturalmente, los detalles de los cálculos varían.

Los impulsores económicos relevantes incluyen naturalmente, entre otras cosas, los costos y el margen bruto de los artículos de inventario que se están optimizando. Los artículos de alto valor están naturalmente asociados con altos costos y altos márgenes, al menos en términos absolutos. La optimización realizada por Lokad maximiza los retornos de dólar por dólar para las inversiones en inventario: en términos simples, por cada 1 USD que se pueda invertir, Lokad elige el artículo que ofrece la tasa de retorno más alta (piense en ROI).

Más allá de la evaluación económica pura, existen otras restricciones que impactan en la generación de decisiones de inventario, como los MOQs (cantidades mínimas de pedido). Sin embargo, la plataforma de Lokad incluye todas las capacidades numéricas necesarias para tener en cuenta ambas clases de preocupaciones en su optimización. Todos los impulsores económicos, y los factores financieros consecuentes, son propuestos por Lokad y finalmente validados por el cliente.

Esta perspectiva unificada y basada en la optimización financiera significa que los profesionales ya no tienen que navegar por una gran cantidad de casos especiales gobernados por diferentes políticas y preocupaciones. Cada artículo, ya sea de alto valor, bajo valor, errático, etc., se optimiza en términos del impacto financiero que cada unidad adicional tendrá para el cliente.

*A gran escala, Lokad prepara una lista clasificada de decisiones de compra, no solo una recomendación única. La lista está clasificada en orden descendente, comenzando con el artículo que ofrece el mayor retorno financiero de la inversión. Consulte nuestro tutorial de cuenta demo pública para obtener una explicación detallada de cómo se hace esto.

1.6 ¿Toman en cuenta los costos de manejo de PO (Purchase Order) (por ejemplo, pedidos, facturación)?

Sí, Lokad recomienda una perspectiva financiera donde cada decisión de cadena de suministro (incluidas las órdenes de compra) se optimiza con respecto a todos sus impulsores económicos relevantes. En particular, todos los costos generales asociados con la realización de las decisiones, como los costos de manejo, se integran en esta lista de impulsores económicos. Los Supply Chain Scientists de Lokad son responsables de asegurarse de que el modelo económico, tal como se implementa en la receta numérica, refleje todas las oportunidades y costos del cliente.

La plataforma de Lokad es notablemente expresiva y programática, lo que nos permite diseñar soporte para prácticamente cualquier tipo de costo y/o descuento que pueda surgir en el ejercicio de pedido, por ejemplo, descuentos por volumen. Además, la optimización estocástica de Lokad nos permite optimizar decisiones a pesar de las no linealidades que esos costos (o oportunidades) representan típicamente. Por ejemplo, los costos de manejo pueden variar poco dependiendo de la cantidad pedida, lo que, considerando todo igual, debería empujar el proceso de pedido optimizado hacia pedidos (ligeramente) más grandes y (ligeramente) menos frecuentes a medida que crecen los costos de manejo. Los descuentos por volumen también tienden a empujar la optimización hacia pedidos más grandes y menos frecuentes.

1.7 ¿Puede el equipo de adquisiciones simular el efecto de las estrategias de reabastecimiento en los requisitos de capital? ¿Pueden proyectar los niveles de inventario?

Sí, la plataforma de Lokad ha sido diseñada para soportar la proyección, en un sentido muy amplio, de las condiciones futuras de la cadena de suministro bajo políticas variables. Las condiciones futuras incluyen los niveles futuros de inventario, pero también todas las otras condiciones futuras críticas de la cadena de suministro, como la saturación de las capacidades (como transporte, manipulación, almacenamiento, etc.). Las políticas variables incluyen estrategias alternativas de reabastecimiento, pero también todos los demás tipos de decisiones que rigen la ejecución de la cadena de suministro (asignaciones de stock, órdenes de producción, devoluciones, cambios de precio, etc.).

Además, Lokad considera que es fundamental instalar un proceso que se incline fuertemente hacia la toma de decisiones completamente automatizada (para las decisiones mundanas y repetitivas de la cadena de suministro). No es razonable esperar que una “simulación” pueda producir cifras sensatas si, en la práctica, la ejecución real de la cadena de suministro depende de anulaciones regulares subjetivas (y manuales) por parte de los profesionales de la cadena de suministro. Por diseño, la simulación es completamente ignorante de estas anulaciones.

Los pronósticos probabilísticos generales, no solo los pronósticos de demanda, son otro ingrediente crítico para lograr dicha simulación. Los futuros tiempos de entrega, las futuras devoluciones y muchos otros factores que contribuyen a la incertidumbre futura deben ser pronosticados. De lo contrario, la simulación operará sobre la premisa de números erróneos e poco confiables (es decir, datos que son ciegos a otras fuentes cruciales de incertidumbre). La integración de pronósticos probabilísticos generalizados nos permite construir simulaciones significativas que proporcionan la granularidad y la visión necesarias sobre la cadena de suministro del cliente.

Consulta Pronóstico Probabilístico para obtener más información sobre la perspectiva de pronóstico de Lokad.

1.8 ¿Puede describir los indicadores económicos que utiliza para respaldar las recomendaciones de compra?

Resumen ejecutivo: La plataforma programática de Lokad permite la incorporación de una amplia gama de impulsores económicos en las recomendaciones de compra, incluidos tanto los directos (de primer orden) como el margen bruto y los costos de envío, y los indirectos (de segundo orden) como las penalizaciones por faltante de stock y la buena voluntad del cliente. Esta programabilidad supera al software empresarial tradicional, que a menudo limita a los usuarios a un conjunto predefinido de indicadores económicos de primer orden y carece de la flexibilidad para abordar las complejidades de las cadenas de suministro del mundo real.

Recomendamos tener en cuenta todos los impulsores económicos relevantes, que tienden a variar (en cierta medida) de un cliente a otro. En general, los impulsores pertinentes se dividen en dos amplias categorías denominadas impulsores de primer y segundo orden. Los impulsores de primer orden incluyen todos los beneficios y costos que se pueden leer más o menos directamente de los libros contables del cliente: margen bruto, costo de envío, costo de mantenimiento, costo de pedido, etc. Los impulsores de segundo orden son más matizados, menos directos y completamente ausentes del software empresarial tradicional. Estos incluyen el costo de no tener algo en los estantes cuando un cliente lo desea (penalización por faltante de stock), la buena voluntad o lealtad de la base de clientes, la importancia relativa de los segmentos de clientes o geografías, etc.

La plataforma de Lokad ha sido diseñada para hacer posible tener en cuenta virtualmente cualquier impulsor económico; si dicho impulsor puede expresarse en una hoja de cálculo, entonces puede expresarse a través de la tecnología de Lokad. En la práctica, los Científicos de la Cadena de Suministro de Lokad son responsables de proponer una lista exhaustiva de los impulsores económicos relevantes del cliente. Esta lista posteriormente es validada y/o modificada por el cliente.

Esta extensa programabilidad supera con creces la funcionalidad que se encuentra en el software empresarial, donde al cliente se le presenta una lista predefinida de indicadores económicos de primer orden para respaldar recomendaciones de compra. Estas herramientas, en la práctica, no pueden hacer frente a las sutilezas y variedad de situaciones que surgen en las cadenas de suministro del mundo real. Como resultado, cuando el software empresarial se basa en tales métodos, los profesionales de la cadena de suministro inevitablemente vuelven a los métodos anteriores (generalmente hojas de cálculo) en un intento de tener en cuenta un impulsor que estaba ausente en la lista predefinida del ERP.

En cuanto a los indicadores económicos, no hay solución alternativa para capacidades programáticas completas. Aunque las hojas de cálculo son efectivamente programáticas, carecen de la corrección por diseño y la escalabilidad de la plataforma de Lokad.

Consulta La Cadena de Suministro Cuantitativa en pocas palabras para obtener más información sobre la filosofía de la cadena de suministro de Lokad, así como este resumen para obtener más información sobre los impulsores de primer y segundo orden.

1.9 ¿Proporcionan informes de inventario con causas raíz?

Sí, la plataforma de Lokad tiene amplias capacidades para identificar las causas raíz del estado actual del inventario del cliente.

Vale la pena destacar que identificar las ‘causas raíz’ es una tarea no trivial. Invariablemente requiere un trabajo extenso de los Científicos de la Cadena de Suministro de Lokad para identificar adecuadamente algo que realmente califique como una causa raíz. Por ejemplo, los excesos de inventario pueden rastrearse hasta las cantidades mínimas de pedido excesivas (MOQs). Esto, a su vez, puede explicarse por términos mal negociados por parte del equipo de adquisiciones. Sin embargo, los términos subóptimos podrían ser el resultado de expectativas infladas de demanda basadas en una evolución esperada de la oferta del cliente, aunque la evolución se haya pospuesto debido a retrasos del equipo de marketing. Por lo tanto, puede ser muy difícil separar la correlación y la causalidad, especialmente en la cadena de suministro.

Afortunadamente, la plataforma de Lokad es programática. Este es un requisito crítico cuando se enfrenta a desafíos abiertos como identificar las causas raíz. Errores en el sistema que producen datos defectuosos, profesionales que ignoran o ajustan manualmente las recomendaciones, productos mal categorizados que se asignan al perfil estacional incorrecto y errores humanos básicos (por nombrar solo algunos) pueden calificar como causas raíz. Sin capacidades programáticas, no hay esperanza de poder seguir tales investigaciones.

Muchos software empresariales presumen de capacidades o informes de RCA (análisis de causas raíz) pero, de hecho, suelen identificar síntomas obvios y no las causas raíz reales. Por ejemplo, si el software identifica un pedido de compra excesivo como la causa raíz de un exceso de inventario, esto no es especialmente útil si el software recomendó el pedido de compra en primer lugar. Esto es particularmente perjudicial si la expectativa implícita es que los profesionales anularán manualmente los pedidos de compra defectuosos generados por el software.

En contraste, cualquier causa raíz rastreada hasta la receta numérica que Lokad generó para su cliente desencadenaría inmediatamente la intervención del científico de la cadena de suministro que gestiona la cuenta, típicamente una reescritura correctiva. Esta funcionalidad de reescritura solo es posible porque la plataforma de Lokad es programática.

1.10 ¿Qué capacidades analíticas e informes tienen para rastrear el rendimiento y las tendencias del inventario?

La plataforma de Lokad tiene amplias capacidades analíticas e informes programáticos. Esto significa que cualquier análisis, y en particular el análisis del rendimiento del inventario, que se pueda hacer en una hoja de cálculo o una herramienta de inteligencia empresarial también se puede hacer en la plataforma de Lokad.

Además, la plataforma de Lokad es escalable y rentable al escalar. Esto significa que es posible historizar todo, incluidos los datos que no siempre se historizan en los sistemas empresariales (por ejemplo, niveles de stock históricos y precios históricos). La plataforma también adopta una postura predictiva con respecto al rendimiento del inventario. De hecho, decidir si hay demasiado o muy poco inventario depende de las expectativas de la demanda futura. Estas capacidades predictivas también son programáticas, lo que significa que se pueden adaptar según sea necesario.

Más allá de estas capacidades básicas de la plataforma, el enfoque recomendado de Lokad en lo que respecta al rendimiento del inventario es doble. En primer lugar, el rendimiento debe rastrearse hasta las decisiones originales de la cadena de suministro que generaron el stock (o la falta de stock). En lugar de una causa raíz, los niveles de stock son un síntoma de la acción tomada por el cliente (y su proveedor de software de apoyo), independientemente de si la acción es correcta o incorrecta. En segundo lugar, el rendimiento debe evaluarse en términos de impacto financiero (por ejemplo, en euros o dólares), en lugar de porcentajes arbitrariamente determinados conectados a KPIs (por ejemplo, nivel de servicio).

Las evaluaciones basadas en aspectos financieros son fundamentales para equilibrar eficazmente los numerosos factores que contribuyen a cada decisión de la cadena de suministro. La plataforma de Lokad simplifica estas prácticas, facilitando que los analistas del lado del cliente comprendan su rendimiento de inventario, aprovechando cualquier cantidad de paneles personalizables disponibles a través de su cuenta de Lokad.

1.11 ¿Proporcionan listas TOP P/N (números de parte) por categoría para resaltar dónde está el mayor potencial de mejora?

Resumen ejecutivo: Sí, la plataforma de Lokad puede generar listas Top P/N por categoría, región y período de tiempo, y evaluar el potencial de mejora en términos monetarios, enfatizando llamadas a la acción accionables sobre la simple priorización de SKU. Sin embargo, Lokad recomienda no centrarse únicamente en la mejora del rendimiento a nivel de SKU, prefiriendo la mejora sistemática de las recetas numéricas que rigen las decisiones de la cadena de suministro, con informes a nivel de SKU como herramienta de apoyo.

Con la plataforma de Lokad, es muy sencillo generar listas Top P/N de números de parte (o SKU, unidades de mantenimiento de stock) por categoría, región, período de tiempo, etc. Dado que la solución de Lokad es programática, cualquier lista que se pueda crear en una hoja de cálculo o una herramienta de inteligencia empresarial también se puede hacer en la plataforma de Lokad. Además, al combinar nuestras capacidades predictivas con nuestra perspectiva financiera, el potencial de mejora puede evaluarse en términos monetarios (por ejemplo, euros o dólares) en lugar de porcentajes arbitrariamente determinados conectados a KPIs (por ejemplo, nivel de servicio).

El enfoque preferido de Lokad consiste en calcular llamadas a la acción priorizadas, con prioridades expresadas en dólares o euros ganados si se lleva a cabo el artículo propuesto. Estas llamadas a la acción son diversas y pueden incluir acelerar o posponer un pedido, identificar un proveedor alternativo, aumentar el surtido con más variantes, eliminar gradualmente productos del surtido, etc. A diferencia de una simple priorización de P/N, una priorización de llamadas a la acción es, por diseño, completamente accionable. La llamada a la acción no es necesariamente expresada a nivel de P/N. Lokad es capaz de expresar llamadas a la acción muy diversas a cualquier nivel de granularidad, no solo a nivel de P/N.

Sin embargo, debajo de esta cuestión, hay una perspectiva que Lokad no recomienda para la cadena de suministro. La intención detrás de buscar mejoras de rendimiento a nivel de SKU es priorizar la atención de los profesionales de la cadena de suministro en un contexto donde se espera que los SKUs sean revisados manualmente. Este enfoque es obsoleto y no hace un uso adecuado del tiempo de los profesionales de la cadena de suministro. Los problemas de inventario encontrados con un SKU dado casi invariablemente no son específicos de este SKU. En cambio, hay algo incorrecto con la receta numérica en general, y a menos que se aborde este problema más general, la próxima vez, el problema se manifestará a través de otro SKU.

Por lo tanto, el tiempo de los expertos debería invertirse en las mejoras sistemáticas de las recetas numéricas que rigen las decisiones de la cadena de suministro. Si bien las capacidades de informes a nivel de SKU son importantes, principalmente importan como instrumentos de apoyo para la mejora continua de las recetas numéricas, no como herramientas de priorización de atención.

2. Niveles de stock y niveles de servicio

2.1 ¿Proporcionan informes de inventario en mano?

Sí, la plataforma de Lokad facilita obtener un informe que cubre los niveles de stock en mano. Lokad es capaz de procesar datos relacionales del sistema comercial del cliente para generar dichos informes. Además, la plataforma de Lokad también puede manejar las sutilezas asociadas con los niveles de stock en mano, como el stock reservado o el stock pendiente. Todos esos datos pueden ser historizados por Lokad, incluso si estos datos no están historizados dentro de los sistemas comerciales originales. Finalmente, esta información puede presentarse en unidades individuales o en unidades financieras de acuerdo con las reglas de valoración que prefiera el cliente. Los informes de inventario en mano se basan en la última sincronización incremental con los sistemas comerciales.

Sin embargo, esta funcionalidad no es la aplicación principal de Lokad. Aunque Lokad puede verificar los niveles de stock en mano en tiempo real para cualquier SKU, nuestra tecnología está destinada como una capa analítica encima de los sistemas comerciales transaccionales. Esos sistemas siguen a cargo de ‘administrar’ el stock para todas las operaciones de transacción mundanas, mientras que Lokad está diseñado para optimizar la inteligencia en la toma de decisiones de inventario.

2.2 ¿Cómo calculan y optimizan el nivel de servicio de inventario?

Resumen ejecutivo: Lokad ofrece niveles de servicio de inventario optimizados mediante la integración de pronósticos probabilísticos con optimización estocástica. Este enfoque permite que las decisiones de la cadena de suministro se adapten a criterios cuantitativos específicos, como equilibrar altos niveles de servicio con un stock mínimo y maximizar el ROI.

Lokad optimiza el nivel de servicio de inventario combinando capacidades de pronóstico probabilístico y optimización estocástica. Esto nos permite optimizar las decisiones de la cadena de suministro para reflejar cualquier criterio cuantitativo que pueda expresarse en Excel, solo que mejor. En particular, optimizar las decisiones de reabastecimiento de acuerdo con ciertos niveles de servicio, mientras se minimiza la cantidad de stock y se maximiza el ROI, es muy sencillo.

Los pronósticos probabilísticos son extremadamente poderosos para asegurar que las decisiones de la cadena de suministro reflejen verdaderamente el nivel de servicio previsto, incluso cuando los niveles de servicio son muy altos (por ejemplo, 98% y más). Los pronósticos clásicos de series temporales (es decir, no probabilísticos) y sus métodos de inventario clásicos (por ejemplo, stocks de seguridad) fallan sistemáticamente bajo estas condiciones, ya que las suposiciones del modelo subyacente (es decir, distribuciones normales para la demanda y los tiempos de espera) son sistemáticamente violadas por las condiciones reales de la cadena de suministro. Lokad puede, y ocasionalmente lo hace, optimizar los niveles de servicio. Para hacerlo, introducimos los impulsores económicos relevantes: costos de mantenimiento, costos de capital, penalizaciones por faltante de stock, margen bruto, etc. Luego, calculamos los niveles de servicio que maximizan los dólares de retorno por dólar gastado por el cliente.

Una vez hecho esto, nuestros clientes suelen darse cuenta de que los niveles de servicio pueden, de hecho, ser completamente evitados. Lokad tiene la capacidad de aprovechar los impulsores económicos mencionados anteriormente para optimizar directamente las decisiones de la cadena de suministro en sí mismas (en lugar de KPIs de la cadena de suministro algo arbitrarios). Por lo tanto, el inventario termina teniendo niveles de servicio que reflejan la estrategia más rentable para la empresa. Esto es cierto a pesar de que Lokad optimiza directamente los dólares de retorno por dólar gastado en lugar de porcentajes conectados a KPIs arbitrarios.

“KPI arbitrario” no es una exageración. Primero, el nivel de servicio generalmente se basa en cumplir con las solicitudes de los clientes de forma aislada, en lugar de cumplir con las solicitudes de los clientes de la manera más rentable posible. Esta última es una perspectiva mucho más matizada que tiene en cuenta los costos asociados de intentar cumplir con altos niveles de servicio para los SKUs que podrían no ser especialmente rentables en sí mismos. Ignorar esta perspectiva asegura la continuación de costos de inventario innecesarios (y cancelaciones de inventario). Esto se debe a que los niveles de servicio arbitrariamente altos generan, por diseño, un flujo continuo de inventario muerto.

Segundo, el nivel de servicio, un porcentaje arbitrario y burocrático, no equivale a “calidad de servicio” para los clientes. Los niveles de servicio ignoran, por diseño, todas las canibalizaciones y sustituciones que existen en la oferta. Por el contrario, los niveles de servicio también ignoran, por diseño, todas las dependencias que existen dentro de la oferta, donde obtener el producto A solo tiene sentido si el producto B está disponible conjuntamente.

Tercero, incluso desde la perspectiva de un solo SKU, los niveles de servicio no abordan los pedidos a granel, situaciones en las que un cliente espera que cierta cantidad esté disponible para la compra. En este caso, tanto los estantes vacíos como los insuficientemente abastecidos representan amenazas para la calidad del servicio.

En resumen, el nivel de servicio es un instrumento obsoleto de la cadena de suministro, que no debe confundirse con la ‘calidad de servicio’, que sigue siendo tan importante como siempre. Lokad reconoce que una gestión del cambio oportuna puede requerir un período de transición con tales KPIs, sin embargo, a largo plazo recomendamos encarecidamente la perspectiva económica superior que optimiza los dólares de retorno por dólar gastado.

Consulta La Supply Chain Cuantitativa en pocas palabras para obtener más información sobre la perspectiva financiera de Lokad.

2.3 ¿Cómo se optimizan los niveles de stock y se reducen los costos de mantenimiento?

Resumen ejecutivo: Lokad sigue un proceso de dos etapas. Primero, establecemos un modelo predictivo probabilístico. El modelo predictivo es una versión generalizada de los antiguos modelos de pronóstico de series temporales (ahora obsoletos), ya que abarca todas las fuentes de incertidumbre, no solo la demanda. Segundo, aplicamos una optimización estocástica. La optimización estocástica es el proceso que genera las decisiones de la cadena de suministro de interés, por ejemplo, las cantidades de reposición. Se dice que la optimización es ’estocástica’ porque el criterio de optimización es ruidoso/aleatorio, lo que refleja las condiciones futuras inciertas de la cadena de suministro.

El criterio de optimización preferido de Lokad refleja los impulsores económicos del cliente. Por lo tanto, al optimizar el inventario de un cliente, Lokad cuantifica explícitamente los diversos costos (por ejemplo, costos de mantenimiento, costos de capital de trabajo, costos de cancelación, etc.) así como el potencial de ganancia (por ejemplo, margen bruto, penalizaciones por faltantes de stock, etc.) para maximizar la rentabilidad. Como tal, ajustamos los niveles de stock para minimizar los costos de mantenimiento, pero solo en la medida en que esas ganancias no se vean compensadas por pérdidas derivadas de la degradación de la calidad de servicio.

Aunque el criterio de optimización preferido de Lokad se basa en la meticulosa cuantificación de los impulsores económicos del cliente, podemos ajustar nuestro criterio para reflejar cualquier número de factores alternativos. La plataforma de Lokad es programática, lo que significa que se puede adaptar para satisfacer cualquier criterio que el cliente desee, incluidos aquellos que podrían expresarse en una hoja de cálculo de Excel tradicional.

Consulta Impulsores Económicos en la Cadena de Suministro y La Supply Chain Cuantitativa en pocas palabras para obtener más información sobre la perspectiva financiera de Lokad.

2.4 ¿Cómo se optimizan los stocks de seguridad para minimizar los faltantes de stock y controlar los costos de mantenimiento?

Resumen ejecutivo: Las decisiones ajustadas al riesgo de Lokad minimizan cuidadosamente el riesgo financiero real de los faltantes de stock elevando el nivel de stock hasta el punto en que los costos marginales de mantenimiento son mayores que el costo de un evento de faltante de stock. Dado que la optimización debe lidiar con la constante incertidumbre ambiental, el futuro es impredecible, se requiere una optimización estocástica. Los métodos tradicionales de pronóstico y optimización (es decir, modelos deterministas) no pueden hacer frente a las variables futuras ruidosas/aleatorias: los pronósticos probabilísticos con optimización estocástica pueden.

Lokad optimiza todos los stocks, incluidos los stocks de seguridad, aprovechando los pronósticos probabilísticos combinados con una optimización estocástica. Los pronósticos probabilísticos incluyen la demanda futura y los tiempos de espera futuros, así como cualquier otra fuente relevante de incertidumbre. La optimización estocástica se puede ajustar para adaptarse a cualquier criterio numérico, incluida la minimización de los faltantes de stock bajo una restricción máxima de costos de mantenimiento.

Los pronósticos probabilísticos son particularmente hábiles para abordar las condiciones inusuales que generan faltantes de stock en primer lugar. Si ocurre un faltante de stock, generalmente es porque la demanda o el tiempo de espera han aumentado inesperadamente, posiblemente ambos. Los modelos clásicos de pronóstico de series temporales (es decir, no probabilísticos) solo identifican un valor futuro (por ejemplo, X), descartando por completo lo que considera los valores alternativos menos probables, aunque lejos de ser improbables (por ejemplo, X+1, X-1, etc.).

Como resultado, los pronósticos clásicos de series temporales son en gran medida ciegos cuando se trata de la evaluación cuantitativa de eventos poco probables, como el que causaría un faltante de stock. Cuando una empresa tiene como objetivo tener una frecuencia de faltantes de stock de menos del 1% del tiempo (por ejemplo, por trimestre), los faltantes de stock que aún ocurren son, por diseño, parte del 1% superior de situaciones más extremas.

El proceso de optimización estocástica es esencial para convertir los pronósticos probabilísticos originales en decisiones de la cadena de suministro, como reabastecimientos de inventario. La preferencia de Lokad es un enfoque económico puro donde el costo de los faltantes de stock se expresa en dólares (o euros), junto con otros costos, como los costos de mantenimiento.

En la estimación de Lokad, el modelo de stock de seguridad es un concepto obsoleto, aunque puede incluirse en nuestra plataforma a solicitud del cliente. Recomendamos enfáticamente adoptar completamente la perspectiva cuantitativa de la cadena de suministro, en lugar de depender de métodos que no son adecuados para el propósito. Por ejemplo, el defecto más grande de los modelos de stock de seguridad es que (por diseño) no pueden priorizar, en caso de que dos SKU estén al borde de un evento de faltante de stock, cuál es el más importante. Esta perspectiva trata a los SKU en estricto aislamiento, derrotando así el intento de optimizar la cadena de suministro en su conjunto.

Consulta Por qué el stock de seguridad no es seguro y Asignación de inventario al detalle con pronósticos probabilísticos para obtener más información sobre estos puntos.

2.5 ¿Calcula y ajusta dinámicamente los niveles de stock de seguridad a nivel de tienda/almacén?

Resumen ejecutivo: Sí, la plataforma de Lokad permite que todo el proceso de optimización de inventario se actualice cada vez que se proporcionan nuevos datos de entrada, típicamente a diario. Como regla general, mantenemos todos los cálculos en menos de 60 minutos, incluida la actualización de todos los pronósticos y decisiones para cada SKU en cada ubicación, incluidas tiendas y almacenes. Este enfoque flexible y escalable solo es posible gracias a las decisiones de ingeniería específicas de Lokad.

La plataforma de Lokad enfatiza un diseño ‘sin estado’ para la optimización de la cadena de suministro. No reciclamos cálculos anteriores, sino que recalculamos todo cada vez que recibimos datos de entrada en bruto. Aunque esto puede aumentar los recursos informáticos, es el único método efectivo (actualmente disponible) para garantizar la integridad del procesamiento de datos, algo que se ve comprometido sin el diseño sin estado de Lokad. La alternativa es permitir que el entorno de producción del cliente se convierta en el campo de pruebas para datos semiverificados, algo que Lokad no recomienda.

Estas actualizaciones cubren todas las configuraciones que rigen la optimización de la cadena de suministro que Lokad ofrece. Si el cliente lo desea, las actualizaciones pueden incluir pronósticos de series temporales, stocks de seguridad y niveles de servicio optimizados. Sin embargo, Lokad recomienda encarecidamente a los clientes no depender de estos métodos obsoletos, y adoptar completamente el poder de optimización superior de los pronósticos probabilísticos y la optimización estocástica.

Consulte Actualizar todo cada día para obtener más información sobre este punto.

Vea también Niveles de stock y niveles de servicio 2.4 en esta sección de preguntas frecuentes.

2.6 ¿Evalúa el impacto de los niveles/fórmulas de stock de seguridad en el mantenimiento de los niveles de servicio deseados?

Sí, a través de la plataforma de Lokad, un profesional de la cadena de suministro puede evaluar el impacto de un determinado stock de seguridad en el nivel de servicio. En otras palabras, se puede elegir un nivel de stock de seguridad y ver el nivel de servicio correspondiente. La plataforma también permite al profesional de la cadena de suministro evaluar otros factores, como los costos de mantenimiento esperados (o al menos las duraciones de mantenimiento si las características económicas de las existencias no se han proporcionado), y/o el riesgo de existencias obsoletas.

Sin embargo, los stocks de seguridad y los niveles de servicio son conceptos en gran medida obsoletos. A pesar de ser capaces de incluirlos en nuestra plataforma, Lokad no recomienda ninguno de ellos. Los pronósticos probabilísticos y la optimización estocástica, el fundamento de la optimización de Lokad, representan una alternativa superior en todos los aspectos.

Consulte Asignación de inventario al detalle con pronósticos probabilísticos para obtener más información sobre este punto.

Vea también Niveles de stock y niveles de servicio 2.4 en esta sección de preguntas frecuentes.

2.7 ¿Permite Lokad la implementación de estrategias de inventario variadas, cada una con niveles de servicio específicos e intervalos de confianza, diferenciados en múltiples dimensiones organizativas (por ejemplo, por SKU, categoría de producto y/o región)?

Resumen ejecutivo: Sí, la plataforma de Lokad admite diferenciar estrategias o políticas de inventario a nivel de SKU. Estas estrategias pueden reflejar configuraciones diferenciadas, a nivel de SKU, considerando objetivos de nivel de servicio variables, intervalos de confianza variables (para stocks de seguridad), etc. Estas estrategias también pueden diferenciarse en cualquier granularidad intermedia (no solo a nivel de SKU). Por ejemplo, es posible aplicar selectivamente configuraciones por región, por categorías de productos, por atributo del artículo (por ejemplo, umbral en el peso del artículo), etc.

La plataforma de Lokad es programática, por lo tanto, podemos implementar cualquier estrategia de inventario que pueda expresarse en una hoja de cálculo, independientemente de lo arbitraria o inusual que pueda ser esta estrategia. Los Científicos de la Cadena de Suministro de Lokad llevan a cabo estas tareas y se aseguran de que el resultado refleje fielmente la intención original de la empresa cliente.

Aunque la plataforma de Lokad se puede utilizar para perseguir niveles de servicio, recomendamos encarecidamente no hacerlo. La plataforma de Lokad está mejor dedicada a optimizar los dólares de retorno por dólar gastado, no a porcentajes conectados a KPI arbitrarios. De hecho, hay dos objeciones generales a la noción misma de ’nivel de servicio’.

Primero, a pesar de un nombre similar, la conexión entre el nivel de servicio y la calidad de servicio—según lo percibido por el consumidor—es tenue. Muchos libros de texto de cadena de suministro, y consecuentemente muchos software de cadena de suministro, confunden falsamente las dos nociones. Los niveles de servicio ignoran por completo el rango de todas las posibles sustituciones, así como todas las posibles dependencias entre productos. Los niveles de servicio son, como tal, un pobre sustituto para una comprensión real de la calidad de servicio.

Segundo, los niveles de servicio, por diseño, contribuyen a la generación continua de cancelaciones de inventario. Esto se debe a su enfoque singular en el lado positivo (es decir, satisfacer la demanda), lo que significa en última instancia que es ciego al lado negativo (es decir, quedarse con unidades de stock que nunca se venden/se solicitan/se consumen).

2.8 ¿Se puede hacer cumplir el nivel de servicio y las rotaciones de inventario por SKU o por N/P (Número de Parte)?

Sí, la plataforma de Lokad nos permite ajustar el proceso de optimización de inventario hacia un nivel de servicio/rotación de inventario dado, hasta el nivel de SKU, o en cualquier nivel de granularidad intermedio (N/P, marca, ubicación, categoría, punto de precio, etc.). En este sentido, la plataforma de Lokad puede dirigir decisiones de inventario para reflejar cualquier objetivo cuantitativo que el cliente desee.

Sin embargo, ningún proveedor puede prometer que sus ajustes se ‘cumplirán’, al menos no en un SKU dado. Fundamentalmente, tanto los niveles de servicio como las rotaciones de inventario dependen del comportamiento de los clientes. Si hay un aumento repentino de interés por un producto dado, la demanda resultante puede superar ampliamente los niveles de stock, y el objetivo de nivel de servicio no se cumplirá. De manera correspondiente, si hay una disminución de interés, entonces los objetivos de rotación de inventario tampoco se cumplirán.

La tecnología de pronóstico probabilístico de Lokad garantiza que, en promedio, a lo largo de muchos SKUs (es decir, miles) y durante un período de tiempo considerable (es decir, semanas), los niveles de servicio observados y las rotaciones de inventario reflejen los ajustes deseados del cliente. Esto es, prácticamente hablando, lo más “cercano” que razonablemente se puede llegar a “hacer cumplir” ajustes que son determinados en última instancia por el cliente(s).

Ver también Niveles de stock y niveles de servicio 2.7 en este FAQ.

3. Excesos de inventario

3.1 ¿Cómo se integra el riesgo de cancelación de inventario?

Los pronósticos probabilísticos utilizados por Lokad son un ingrediente crítico de la evaluación de cancelación de inventario. A través de pronósticos probabilísticos, Lokad evalúa todos los futuros posibles, incluidos los menos probables, en lugar de basar todo el análisis en un solo futuro considerado valioso (es decir, pronósticos clásicos de series temporales/punto). En realidad, es la caída brusca esperada (improbable pero no imposible) de la demanda lo que causa la cancelación de inventario, algo que los pronósticos probabilísticos están diseñados para cuantificar explícitamente con anticipación.

Una vez que se establecen los pronósticos probabilísticos, Lokad produce decisiones de cadena de suministro ajustadas al riesgo. Estas decisiones de cadena de suministro están optimizadas con respecto a los impulsores económicos relevantes, de los cuales la posibilidad de cancelación de inventario es uno. La decisión (por ejemplo, un reabastecimiento de inventario) se ajusta al riesgo ya que equilibra el lado positivo de satisfacer mejor a los clientes con el lado negativo de posiblemente quedarse con stocks muertos más tarde. Además, Lokad puede reflejar la opción intermedia que puede estar disponible para la empresa cliente, como canales de ventas secundarios que pueden absorber el exceso de stock, aunque a precios severamente descontados.

Ver también Niveles de stock y niveles de servicio 2.3 en esta sección de Preguntas Frecuentes.

3.2 ¿Cómo manejan y optimizan el inventario muerto y/o inactivo?

Lokad aborda proactivamente el inventario muerto eliminando, o al menos reduciendo severamente, las decisiones de cadena de suministro que generan inventario muerto en primer lugar. Este mecanismo proactivo se basa extensamente en los pronósticos probabilísticos que Lokad genera.

A diferencia de los pronósticos clásicos de series temporales que identifican un único valor futuro, ignorando así todos los valores alternativos, Lokad evalúa cuantitativamente todos los futuros posibles a través de sus respectivas probabilidades. A través de esta evaluación, cuantificamos el riesgo de generar inventario muerto para cada decisión de cadena de suministro (por ejemplo, ordenar 5 unidades en lugar de 4). Si una decisión de cadena de suministro (por ejemplo, ordenar 5 unidades más) se considera demasiado arriesgada en términos de inventario muerto, entonces esta decisión se ajusta para reducir el riesgo. Naturalmente, el riesgo de cancelación de inventario no puede ser eliminado por completo, pero una vez evaluado adecuadamente, la frecuencia de cancelaciones de inventario puede ser drásticamente reducida.

En cuanto al inventario inactivo, a menos que este inventario sirva a un propósito muy específico (como podría ser el caso en entornos industriales donde las piezas de repuesto abordan fallas raras pero críticas), Lokad típicamente recomendaría reducir el precio para aumentar la demanda. Esto liquidaría en última instancia lo que queda del inventario. La plataforma de Lokad es capaz de producir un proceso conjunto de optimización de inventario y precios con este propósito específico.

Ver también Sobrestocks 3.1 en esta sección de Preguntas Frecuentes.

3.3 ¿Identifican inventario no rentable, por ejemplo, E&O (exceso y obsoleto) y stock muerto?

Resumen ejecutivo: Sí. Utilizando pronósticos probabilísticos, Lokad identifica y cuantifica los ciclos de vida de las unidades en stock para cada SKU. Para cada unidad en stock, estimamos la probabilidad de que esta unidad sea solicitada (o servida o consumida) dentro de cualquier horizonte de tiempo dado. Por ejemplo, al considerar un SKU que tiene exceso de stock, podemos evaluar qué fracción del stock corre el riesgo de convertirse en inventario muerto, y qué fracción corre el riesgo de convertirse en inventario obsoleto (requiriendo reducciones para inspirar ventas). Este es el mismo enfoque que tomamos con respecto al exceso y obsoleto, y es un ingrediente importante en la producción de nuestras decisiones recomendadas de cadena de suministro.

La perspectiva de pronóstico probabilístico permite a Lokad considerar todos los posibles valores futuros (por ejemplo, de demanda), en lugar de depender solo de uno (como en un pronóstico tradicional de series temporales). Esta perspectiva es fundamental para abordar todas las variaciones matizadas que existen al intentar mitigar los riesgos de inventario. Considerar el inventario muerto es algo que solo se puede prevenir (en lugar de manejar después del hecho), el desafío es instalar un proceso que reduzca efectivamente la probabilidad de acumular inventario muerto en primer lugar. Dicho proceso requiere cuantificar precisamente la probabilidad de que una decisión de cadena de suministro genere inventario excesivo/obsoleto/muerto/obsoleto.

Los modelos de pronóstico de series temporales son, por diseño, incapaces de este tipo de evaluación de riesgos. Una razón principal para esto es que los pronósticos de series temporales solo consideran un único valor futuro (por ejemplo, demanda). Este nivel de simplicidad permite que los SKU se descompongan ordenadamente en categorías ordenadas (como las clases A/B/C en un Análisis ABC). Sin embargo, esta simplicidad significa que no es posible una evaluación detallada de riesgos, dado que una lista clasificada de decisiones ajustadas al riesgo para cualquier SKU dado requiere datos para múltiples escenarios futuros (es decir, vender 1/2/3/4/5/etc. unidades del mismo SKU).

En resumen, adoptar un enfoque probabilístico para el pronóstico (en este caso, de la demanda) se presta a una estrategia efectiva y proactiva que mitiga la generación de inventario no rentable, en lugar de tratar de manejarlo después del hecho, momento en el cual, hay poco más que hacer que desecharlo.

3.4 ¿Tiene KPIs para hacer un seguimiento del inventario activo vs inactivo vs nuevo?

Resumen ejecutivo: Sí. La plataforma de Lokad es programática, lo que significa que podemos diseñar cualquier tipo de KPI que deseemos, y nuestros Supply Chain Scientists llevan a cabo la construcción e implementación de los KPIs del cliente (en conjunto con la aportación del cliente). Lokad proporciona KPIs personalizados que reflejan genuinamente los matices del inventario del cliente. Lokad también puede reproducir cualquier KPI que el cliente haya utilizado previamente y desee conservar, aunque típicamente estos serán menos útiles que los personalizados que Lokad diseña para el proyecto.

No solo Lokad puede hacer un seguimiento de la edad exacta de cada unidad en stock, sino que también, gracias a nuestros pronósticos probabilísticos, evaluamos la probabilidad de que la unidad permanezca en stock durante cualquier duración dada (1 semana, 1 mes, 1 año, etc.). Calificar el inventario como activo vs inactivo no es solo una cuestión de visualización de los datos históricos. Más bien, implica una proyección de la demanda futura. Por lo tanto, los ‘KPIs’ son predictivos. Como resultado, dependen implícitamente de la idoneidad del modelo predictivo subyacente para llevar a cabo dicha tarea. Aquí, los pronósticos de demanda probabilísticos son adecuados para evaluar los riesgos asociados con una caída perjudicial de la demanda.

En contraste, algunos proveedores de software empresarial tratan los KPIs de inventario como si fueran un reflejo directo de estos datos históricos. Sin embargo, el aspecto ‘predictivo’ no se puede evitar. A menudo, esos proveedores no se dan cuenta de que están confiando implícitamente en un pronóstico de demanda de ‘media móvil’, dando así la ilusión de que nunca se realiza un pronóstico. A su vez, esos KPIs inadecuados resultan perjudiciales para la empresa, ya que simplemente distraen a los profesionales de la cadena de suministro.

Ver también Sobrestocks 3.3 en este FAQ.

3.5 ¿Cómo integra, monitorea y optimiza las depreciaciones mensuales del inventario? ¿Cómo maneja la variabilidad en el proceso de depreciación en sí?

Resumen ejecutivo: Lokad aborda la depreciación del inventario a través de un enfoque integral que implica el seguimiento de la composición del inventario, la modelización de los mecanismos de depreciación y la generación de decisiones de cadena de suministro ajustadas al riesgo. Al mantener registros detallados de los niveles y edades del stock, utilizando modelos predictivos para anticipar la composición futura del stock y empleando capacidades programáticas para reflejar varios mecanismos de depreciación, Lokad gestiona eficazmente tanto los factores de depreciación internos como externos. La plataforma de Lokad aprovecha la optimización estocástica para tomar decisiones de cadena de suministro que consideren todos los impulsores económicos, incluidos los costos de depreciación, mitigando así proactivamente los riesgos de depreciación del inventario y equilibrándolos con otras consideraciones operativas.

Abordar las depreciaciones del inventario implica abordar una serie de subproblemas. El primer problema consiste en hacer un seguimiento de la composición exacta del inventario, no solo de los totales expresados en unidades de stock. Por ejemplo, la edad de cada unidad es importante. El segundo problema consiste en modelar el mecanismo de depreciación en sí. Puede ser un fenómeno puramente endógeno, donde los bienes se degradan con el tiempo, o un fenómeno exógeno, donde las condiciones del mercado cambian y devalúan los bienes en el proceso. El tercer problema es generar decisiones de cadena de suministro que estén ajustadas al riesgo con respecto a la depreciación potencial.

Primero, a través de la plataforma de Lokad, hacemos un seguimiento no solo de los niveles de stock, sino también de la edad de cada unidad en stock (tanto pasada como futura). Este proceso es un modelo predictivo en sí mismo. Incluso al mirar datos históricos (obtenidos de sistemas comerciales), la composición por edad de las unidades en stock generalmente no se registra, solo se puede inferir. Hay una excepción notable para el inventario serial, donde cada unidad en stock se rastrea por su número de serie; en este caso, no hay necesidad de un modelo predictivo para el pasado, pero aún necesitamos uno para el futuro. El modelo predictivo para la composición del inventario puede basarse en una suposición FIFO (primero en entrar, primero en salir) para el consumo de inventario, y en algunos patrones más matizados.

Por ejemplo, en una tienda minorista, los clientes a veces pueden adoptar un comportamiento adversarial, como seleccionar los productos de mejor aspecto (o elegir por fechas de vencimiento, si están disponibles), convirtiendo el consumo de inventario en un LIFO (último en entrar, primero en salir) hasta cierto punto. Lokad puede gestionar FIFO y LIFO, así como todo el espectro intermedio.

En segundo lugar, a través de las capacidades programáticas de la plataforma de Lokad, podemos reflejar cualquier mecanismo de depreciación. Por ejemplo, Lokad puede reflejar una depreciación exponencial donde los bienes pierden una pequeña fracción de su valor en cada período; o Lokad puede reflejar una depreciación escalonada donde los bienes pierden una fracción considerable de su valor en ciertos umbrales de edad. Además, el mecanismo de depreciación puede implicar dependencias entre productos. Por ejemplo, se espera que los bienes pierdan una parte considerable de su valor cuando se introducen bienes rivales superiores, como suele suceder en ciertos sectores (por ejemplo, la electrónica de consumo).

La variabilidad del proceso de depreciación, que tiende a ser pronunciada al considerar depreciaciones exógenas, se beneficia de modelos predictivos (probabilísticos) dentro de la plataforma de Lokad. No necesitamos saber exactamente cuándo se introducirá un producto rival; al mirar los datos históricos, podemos modelar la tasa de reemplazo del producto y reflejar la probabilidad de que cualquier producto dado se vuelva obsoleto en cualquier horizonte temporal dado (por ejemplo, una semana, un mes, un año, etc.). Estos modelos probabilísticos se aprenden aprovechando los datos históricos disponibles para Lokad.

En tercer lugar, las decisiones de cadena de suministro ajustadas al riesgo son calculadas por Lokad, considerando todos los impulsores económicos relevantes. El proceso es una optimización estocástica, ya que la función de pérdida (es decir, costos y beneficios) es ruidosa/variable. Los costos de depreciación se incluyen junto con todos los demás impulsores relevantes. Dado que la plataforma de Lokad cuenta con paradigmas de aprendizaje y optimización programáticos, podemos producir decisiones ajustadas al riesgo considerando (y mezclando) diferentes tipos de costos.

En conclusión, al producir decisiones de cadena de suministro ajustadas al riesgo (por ejemplo, orden de compra, orden de producción, etc.) que tienen en cuenta la depreciación del inventario, Lokad mitiga proactivamente la cantidad de inventario que finalmente sufrirá depreciación. Cada decisión se aleja suavemente del riesgo de depreciación, pero no tanto como para que la dirección de la decisión empeore otro problema, como degradar la calidad del servicio más allá de lo que se gana a través de la reducción de la depreciación.

3.6 ¿Proporcionan un informe de inventario de excedentes/sobrantes/stock excedente?

Resumen ejecutivo: Sí. La plataforma de Lokad cuenta con tecnología de pronóstico de demanda de última generación. Utilizamos esta tecnología para evaluar cuánto tiempo llevará ciclar todo el stock comprometido, ya sea en existencia o en pedido. Además, nuestra tecnología admite pronósticos probabilísticos, lo que proporciona una evaluación cuantitativa directa de los riesgos de exceso de stock. Al combinar pronósticos probabilísticos con un modelo económico del inventario que refleje todos los impulsores económicos pertinentes, Lokad ofrece una evaluación cuantitativa de los riesgos de inventario expresados en términos de impacto monetario (por ejemplo, euros o dólares).

Siempre se considera que el stock es ’excesivo’ en comparación con un modelo predictivo de la demanda. No existe tal cosa como ‘stock excesivo’ sin hacer una afirmación sobre la demanda futura (aunque esta afirmación puede ser implícita). Cualquier solución de software que genere un informe de exceso de stock basado en reglas como ‘más de X meses de stock’ está, implícitamente, basando su evaluación de exceso de stock en un pronóstico de demanda de promedio móvil, lo que resulta poco satisfactorio para la mayoría de los sectores.

Además, sin un modelo económico sólido que refleje la ecuación de coste/recompensa del inventario, la empresa cliente se expone a errores importantes en el inventario. Una decisión impulsada financieramente con respecto al inventario puede parecer extraña al principio, aunque sea perfectamente sensata. Por ejemplo, si un artículo es muy barato, muy pequeño, se vende con un margen bruto cómodo, es absolutamente necesario para el cliente (en pequeñas cantidades) y solo se puede adquirir alcanzando cantidades mínimas de pedido muy grandes, podría ser razonable llevar más de un año de suministro de este artículo en stock. Aunque más de un año de stock pueda parecer un error, el retorno de la inversión puede contar una historia completamente diferente.

Consulta No1 en el nivel de SKU en la competencia de pronósticos M5 para obtener más información sobre el enfoque de Lokad para el pronóstico en la práctica.

4. Faltantes de stock

4.1 ¿Asignan inventario para SKU en riesgo de quedarse sin stock?

Sí, en general, una de las consecuencias de la optimización de inventario de Lokad es que el inventario termina asignándose a SKU a medida que aumenta su riesgo de quedarse sin stock. Considerando todo igual, los SKU al borde de un evento de falta de stock reciben atención prioritaria.

Dicho esto, recomendamos adoptar una perspectiva económica de extremo a extremo para la optimización cuando se trata de faltantes de stock. Esto significa considerar el impacto financiero total de una decisión de cadena de suministro (por ejemplo, asignar stock para evitar un evento de falta de stock). Ocasionalmente, evitar faltantes de stock no siempre tiene sentido económico.

Por ejemplo, para las tiendas de moda, es natural al final de la temporada permitir progresivamente que los artículos de una colección pasada alcancen el estado de falta de stock. Esto se hace intencionalmente para dejar espacio para la próxima colección más nueva. De manera similar, si un producto es reemplazado por una alternativa superior, tiene sentido permitir que el producto obsoleto alcance el estado de falta de stock y luego eliminar gradualmente el producto del surtido. Por lo tanto, en términos generales, una optimización económica razonable intentaría evitar eventos de falta de stock.

Sin embargo, dicha optimización también proporcionaría una respuesta mucho más detallada y sofisticada cuando se trata de dimensionar adecuadamente las inversiones (por ejemplo, cuántas unidades se asignan a un SKU dado) en primer lugar, con el fin de mitigar el riesgo financiero.

4.2 ¿Cómo priorizas los PO (Órdenes de Compra)?

Resumen ejecutivo: Lokad prioriza las Órdenes de Compra (POs) evaluando los retornos económicos de cada unidad de stock a ser ordenada, con el objetivo de maximizar el retorno por dólar gastado. Esta evaluación detallada, integrada con restricciones entre SKU como cantidades mínimas de pedido, está guiada por pronósticos probabilísticos y optimización estocástica. Estas tecnologías evalúan riesgos y retornos para cada unidad, considerando factores como la demanda, los tiempos de entrega y los retornos, para crear POs financieramente optimizados que equilibren restricciones y viabilidad económica.

El enfoque de Lokad para la optimización consiste en evaluar los retornos económicos para cada unidad de stock a ser ordenada. Esto se hace para mitigar el riesgo al maximizar los dólares de retorno por dólar gastado. Esta evaluación muy detallada es luego aprovechada por un proceso de optimización que genera los POs que reflejan correctamente todas las restricciones entre SKU (por ejemplo, cantidades mínimas de pedido a nivel de proveedor). Estas restricciones se superponen a los retornos económicos por unidad que guían la priorización general. Como resultado, los POs de Lokad están internamente correctamente priorizados y cada uno viene con su propia evaluación económica (es decir, los dólares de retorno). Esta evaluación económica se obtiene a través de la agregación de los retornos económicos de todas las unidades que se agrupan en el PO.

Esta priorización de POs impulsada financieramente se basa en dos ingredientes tecnológicos clave: pronósticos probabilísticos y optimización estocástica. Ambos ingredientes tecnológicos forman parte de la plataforma de Lokad.

Los pronósticos probabilísticos, que incluyen la predicción no solo de la demanda futura sino de todas las demás fuentes de incertidumbre como los tiempos de entrega o los retornos, son críticos para evaluar los riesgos asociados con una orden de compra. Estos riesgos incluyen el lado positivo (por ejemplo, reducir el riesgo de un evento de falta de stock) y el lado negativo (por ejemplo, aumentar el riesgo de stock muerto). A través de los pronósticos probabilísticos y aprovechando los impulsores económicos relevantes (por ejemplo, margen bruto, costos de mantenimiento, etc.), Lokad genera el retorno esperado ajustado por riesgo de inversión para cada unidad de stock a punto de ser ordenada, incluidos los retornos decrecientes a medida que se ordenan más unidades.

El proceso de optimización estocástica permite la composición de los propios POs. En ausencia de restricciones, es una simple priorización de las unidades a ser compradas, clasificadas por su respectiva tasa de retorno por dólar. Sin embargo, cuando existen restricciones entre SKU, se requiere un proceso de optimización estocástica para componer con éxito y automáticamente POs que cumplan con todas esas restricciones, preservando la evaluación financiera subyacente unidad por unidad.

4.3 ¿Pasas/envías órdenes a los proveedores con respecto a los SKU estratégicos/críticos?

Sí, las órdenes de compra generadas por la plataforma de Lokad integran todas las preocupaciones relevantes, incluida la importancia estratégica/crítica que ciertos SKU tienen. Estas preocupaciones pueden incluir información explícita del cliente, así como evaluaciones cuantitativas implícitas/deducidas descubiertas a través del análisis de Lokad.

Por ejemplo, un SKU podría ser “crítico” debido a que se vende o se presta principalmente a clientes grandes e importantes. Alternativamente, un SKU podría ser crítico por ser parte de un kit o de un BOM (lista de materiales), lo que hace que este SKU sea un cuello de botella de algún tipo. Para estas situaciones, es preferible aprovechar la plataforma de Lokad para inferir la importancia del SKU a través del análisis directo de datos.

De manera más general, la perspectiva financiera que Lokad recomienda está bien diseñada para acomodar diversas preocupaciones y combinarlas con las decisiones recomendadas de la cadena de suministro. Esta perspectiva financiera enfatiza la integración de todos los impulsores económicos, incluidos los menos obvios como el costo de un evento de faltante de stock, en el proceso de toma de decisiones de la cadena de suministro.

4.4 ¿Cómo consolidas los PO críticos (órdenes de compra) en una lista corta crítica para los proveedores clave?

Resumen ejecutivo: El enfoque de Lokad es cuantificar el impacto económico de cada decisión de la cadena de suministro. En la práctica, esto implica evaluar el impacto financiero (medido por el retorno por dólar) de ordenar cada unidad adicional de stock. Al generar una lista que clasifica los elementos en términos de su retorno por dólar, Lokad genera automáticamente listas que reflejan el mejor estado financiero posible para el cliente con respecto a sus impulsores económicos y KPIs (incluido el nivel de servicio). Esto elimina la necesidad de métodos tradicionales, como min/máx, stocks de seguridad, etc., que en última instancia carecen de una dimensión financiera sólida.

El enfoque de pronóstico probabilístico de Lokad nos permite generar POs ajustadas al riesgo que consolidan todas las unidades que pueden ser ordenadas de manera rentable (clasificadas en una base de unidad por unidad). Esto facilita refinar el PO al aislar, dentro del PO, las unidades que superan un cierto nivel de retorno económico. Estas unidades de alto retorno son la esencia de la lista corta que se comunicará a los proveedores clave. El retorno económico refleja la penalización por faltante de stock (un impulso económico menos común pero crítico que mide el impacto financiero de un evento de faltante de stock) de una forma u otra. Todo esto se hace para evaluar adecuadamente la importancia de cada unidad individual cuando se trata de la calidad de servicio prevista.

Algunos métodos antiguos (ahora obsoletos) (todavía presentes en algunos software empresariales) consisten en evaluar POs en relación con los objetivos de nivel de stock (por ejemplo, min/máx, stocks de seguridad, objetivos de cobertura, objetivos de buffer, etc.). Sin embargo, estos métodos carecen de mecanismos para cuantificar la importancia de cada unidad en estricto aislamiento de las otras unidades.

En realidad, tales métodos no reflejan la influencia de los rendimientos decrecientes que se encuentran en la cadena de suministro. Típicamente, la primera unidad ordenada vale más (tanto para la empresa cliente como para sus clientes) que la segunda unidad. Como los métodos tradicionales no cuantifican los retornos de inventario en una base de unidad por unidad, son incapaces de extraer un subconjunto genuinamente crítico de unidades para pasar a los proveedores clave.

Componer una lista corta verdaderamente crítica requiere, por diseño, una tecnología que pueda cuantificar los retornos económicos en una base de unidad por unidad al ordenar, tecnología que Lokad posee.

4.5 ¿Cómo comunicas una lista corta crítica, entre los POs pendientes (órdenes de compra), a los proveedores?

Lokad prefiere comunicar los POs, incluidas las listas cortas críticas, a través de sistemas comerciales transaccionales (por ejemplo, un ERP o software empresarial similar). Los POs suelen tomar la forma de exportaciones de archivos planos. Lokad podría aprovechar el correo electrónico, pero nuestra preferencia es mantener toda la comunicación transaccional dentro del sistema empresarial del cliente (por ejemplo, ERP).

Consulta también Control de Inventario para obtener más información sobre la distinción entre sistemas analíticos (que es fundamentalmente Lokad) y sistemas transaccionales como los ERPs.

Consulta también Faltantes de Stock 4.4 en esta sección de preguntas frecuentes.

4.6 ¿Proporcionan un informe de faltantes de stock?

Resumen ejecutivo: Sí, la plataforma de Lokad es capaz de presentar un informe de faltantes de stock que cubre no solo el estado actual del inventario, sino también una vista histórica de faltantes anteriores. Esto nos permite identificar patrones pasados y tenerlos en cuenta en la receta numérica que genera los POs optimizados financieramente para el cliente, reduciendo así la probabilidad de futuros eventos de faltantes de stock.

Si bien es fácil contar el número de SKU (unidades de mantenimiento de stock) que tienen stock cero, no dice mucho sobre el impacto para el negocio de la empresa cliente: la pérdida neta de demanda debe ser cuantificada. Por esta razón, Lokad recomienda abordar el problema a través de una evaluación financiera directa del costo de (la falta de) calidad de servicio. Ocasionalmente, por ejemplo, es razonable aceptar una baja calidad de servicio para productos no estratégicos que se están eliminando gradualmente de la oferta. Hacer lo contrario garantizaría una generación continua de stock muerto. La plataforma de Lokad permite evaluar la pérdida, expresada en términos monetarios, en lugar de simplemente contar las SKU con stock cero en existencia.

La pérdida cuantificada debe ser ’neta’ de canibalización, sustitución y consumo diferido por parte de los clientes. En la mayoría de los sectores verticales hay varias opciones para satisfacer lo que el cliente quiere o necesita. Por lo tanto, siempre que una de esas opciones esté disponible, el cliente podría estar muy satisfecho con el servicio. No considerar estos factores entre SKU conduce a un exceso de existencias de SKU que sirven fundamentalmente a la misma demanda en detrimento de otras SKU que sirven a segmentos completamente diferentes. Por el contrario, a veces una SKU agotada impide el consumo de otra SKU dependiente. Los clientes esperan que ambas SKU estén disponibles y no consumen ninguna si no es el caso. La plataforma de Lokad se puede utilizar para modelar estas preocupaciones entre SKU y su impacto (financiero) en la calidad de servicio percibida por los clientes.

Dependiendo del sector, puede haber sutilezas más importantes que considerar. Por ejemplo, en una tienda de bricolaje, un cliente que busca 4 interruptores de luz idénticos es poco probable que compre alguno si solo hay 3 unidades disponibles en el estante. Por lo tanto, aunque los interruptores de luz no están agotados, desde la perspectiva de algunos clientes, efectivamente lo están.

Otro ejemplo sería una tienda de comestibles que vende frutas. Ciertas frutas, como las fresas, son altamente perecederas, por lo que la tienda generalmente intenta alcanzar el agotamiento de stock antes del cierre. Sin embargo, si se alcanza el agotamiento de stock demasiado temprano en el día (por ejemplo, unas pocas personas compran más de lo habitual), la mayoría de los clientes no son atendidos adecuadamente.

Estos ejemplos resaltan la sutileza detrás de la naturaleza y las consecuencias de los eventos de faltante de stock. Los costosos síntomas de los eventos de faltante de stock (por ejemplo, la pérdida de ventas potenciales) pueden manifestarse incluso en ausencia de la condición subyacente (por ejemplo, un faltante de stock real). La plataforma de Lokad se puede utilizar para modelar todas las sutilezas críticas donde la calidad del servicio no se puede inferir a través de una inspección ingenua del nivel de stock.

4.7 ¿Identifican productos esperados fuera de stock y alertan a los usuarios?

Resumen ejecutivo: Sí, la plataforma de Lokad utiliza pronósticos avanzados de demanda para identificar posibles situaciones de faltante de stock y sugiere acciones correctivas en lugar de simplemente emitir alertas. Estas acciones incluyen acelerar pedidos, utilizar proveedores alternativos, ajustar promociones, puntos de precio, promover sustitutos y organizar transferencias de inventario (etc.).

La plataforma de Lokad cuenta con una tecnología de pronóstico de demanda de última generación que se puede utilizar para identificar próximos eventos de faltante de stock. También es sencillo utilizar la plataforma de Lokad para producir alertas de stock para los profesionales de la cadena de suministro. Sin embargo, no recomendamos el uso de alertas, ya que este enfoque no hace un buen uso del tiempo, especialmente dado que las respuestas oportunas suelen ser críticas. En su lugar, recomendamos utilizar la plataforma de Lokad para identificar próximos eventos de faltante de stock y proponer acciones correctivas proactivas.

Dependiendo del sector, las acciones correctivas pueden incluir (a) volver a contactar a los proveedores para acelerar los pedidos pendientes; (b) pasar pedidos de compra complementarios de proveedores alternativos (más cercanos); (c) cancelar promociones próximas en artículos que están a punto de agotarse; (d) aumentar el punto de precio de los artículos que están a punto de agotarse; (e) promover productos alternativos, considerados sustitutos relevantes, con anticipación para aprovechar un efecto de canibalización; (f) organizar transferencias de inventario para reasignar inventario inactivo. Estas son solo algunas de las acciones correctivas que la plataforma de Lokad puede recomendar rápidamente.

El software empresarial típico (como los ERPs) todavía cuenta con alertas, un patrón de diseño que inevitablemente conduce a una baja productividad de los empleados. Si hay algo que hacer respecto al próximo faltante de stock, entonces el software debería recomendar directamente la(s) acción(es) como parte de su lote normal de recomendaciones. Si no hay nada que hacer respecto al próximo faltante de stock, entonces la alerta es una distracción inútil. Históricamente, el software empresarial ha utilizado alertas como mecanismos poderosos para desviar la culpa por malos resultados a los usuarios finales. Este enfoque es, efectivamente, un intento de aislar al proveedor de software empresarial de la crítica; si la decisión de inventario recomendada fue buena, entonces el software ha funcionado admirablemente; si la decisión de inventario recomendada fue mala, entonces el software es inocente debido a la alerta emitida. Esto, por definición, traslada la “culpa” al usuario final. Lokad, por el contrario, asume toda la responsabilidad por la calidad de nuestras recomendaciones de inventario y las acciones correctivas sugeridas.

Consulta No1 en el nivel de SKU en la competencia de pronósticos M5 para obtener más información sobre el enfoque de Lokad para el pronóstico en la práctica.

5. Complicaciones

5.1 ¿Proponen parámetros de stock para nuevos productos?

Resumen ejecutivo: Sí, la plataforma de Lokad automatiza las decisiones de inventario para nuevos productos utilizando pronósticos de demanda probabilísticos basados en atributos, analizando datos de productos lanzados previamente. Este enfoque se centra en decisiones directas como cantidades de pedido y asignaciones, en lugar de parámetros de stock tradicionales. Lokad también considera el impacto de los nuevos productos en el inventario existente, ayudando a evitar posibles eventos de stock muerto. Lokad admite tanto el pronóstico de la demanda como la optimización estocástica para pedidos iniciales de inventario, teniendo en cuenta restricciones entre SKU y capacidades logísticas.

La plataforma de Lokad automatiza todo el proceso de toma de decisiones de inventario para nuevos productos. Esto abarca los ‘parámetros de stock’, aunque normalmente no abordamos el desafío desde este ángulo. Los nuevos productos se benefician de pronósticos de demanda probabilísticos basados en atributos. Aquí es donde Lokad analiza todos los productos lanzados previamente y cómo les fue dependiendo de su configuración de lanzamiento (por ejemplo, promociones y surtidos), además de las cualidades intrínsecas del producto en sí (por ejemplo, tamaño, color y precio). Por lo tanto, el pronóstico para nuevos productos está automatizado, al igual que el pronóstico de los productos más antiguos.

Además, al considerar nuevos productos, consideramos el stock disponible para comenzar a servir los nuevos productos, y el stock que aún está por llegar. También consideramos el impacto en los stocks existentes, y las posibles consecuencias negativas de introducir (demasiado pronto) una nueva alternativa, posiblemente más atractiva, algo que podría causar una situación inmediata de stock muerto para otro producto.

En lugar de los típicos ‘parámetros de stock’, Lokad recomienda encarecidamente abordar el desafío a través de decisiones directas y financieramente optimizadas. Estas decisiones incluyen las cantidades que se deben pedir en primer lugar, y luego las cantidades que se deben asignar (SKU por SKU) para todas las ubicaciones. Las preocupaciones entre SKU o entre productos deben abordarse en esta etapa para aprovechar al máximo la capacidad logística finita del cliente.

Estas capacidades son frecuentemente insuficientes para hacer frente a los efectos potenciales, y a menudo sorprendentes, de la novedad. Sin embargo, al distribuir la carga de trabajo en el tiempo, generalmente anticipando eficazmente el lanzamiento de nuevos productos, el problema se aborda sin estirar innecesariamente la capacidad logística del cliente.

La plataforma de Lokad proporciona todos los instrumentos numéricos necesarios para apoyar este proceso, incluidos los pronósticos de demanda probabilísticos para los nuevos productos y la optimización estocástica para los pedidos iniciales de inventario y asignaciones. Este soporte cubre todas las restricciones relevantes entre SKU.

5.2 ¿Pueden manejar la asignación de inventario durante las fases promocionales (apoyando la actividad promocional)?

Resumen ejecutivo: Sí, la plataforma de Lokad está diseñada para gestionar la asignación de inventario durante las fases promocionales al alinear el stock con los aumentos esperados de la demanda futura. Este proceso implica anticipar la demanda promocional, integrar datos de diversas fuentes como sistemas ERP y hojas de cálculo de marketing, y refinar modelos predictivos para tener en cuenta diversas estrategias promocionales. Los Científicos de la Cadena de Suministro de Lokad implementan estos modelos, considerando no solo los efectos inmediatos de la promoción, sino también el riesgo de exceso de stock y las restricciones logísticas. La plataforma utiliza optimización estocástica para tomar decisiones de inventario ajustadas al riesgo, equilibrando la necesidad de suficiente stock promocional con el riesgo de exceso de inventario después de la promoción.

El principio rector general de Lokad para la asignación del stock es alinear esas asignaciones con la demanda futura esperada. En particular, un aumento esperado en la demanda futura, como es el caso de una próxima promoción, generalmente requiere un aumento correspondiente en la asignación de inventario. Además, la asignación debe ocurrir típicamente mucho antes del evento promocional, ya que debemos considerar las restricciones logísticas. Por ejemplo, la red puede no ser capaz de hacer frente al aumento de movimientos de inventario si todo el inventario se mueve en el último momento. La plataforma de Lokad ha sido diseñada para apoyar toda esta clase de problemas y todas sus variantes.

Los Científicos de la Cadena de Suministro de Lokad (SCS) son responsables de la implementación de las recetas numéricas que aseguran que las asignaciones de inventario reflejen adecuadamente las actividades promocionales planificadas.

Primero, esta responsabilidad incluye recopilar/organizar los datos que describen los planes de promoción. Estos datos rara vez se encuentran en forma estructurada dentro de los sistemas empresariales (ERP), a menudo solo se encuentran en hojas de cálculo mantenidas por el departamento de marketing. La plataforma de Lokad está diseñada para integrar múltiples fuentes de información, incluidas esas clases de hojas de cálculo ad hoc.

Segundo, la responsabilidad de un SCS abarca refinar el modelo predictivo para la demanda futura para reflejar la diversidad de los mecanismos promocionales. Fundamentalmente, las promociones no se tratan solo de bajar los precios. Típicamente implican destacar los productos a través de exhibiciones promocionales (por ejemplo, góndolas) u otros medios de comunicación (por ejemplo, boletines informativos). Además, algunos mecanismos reflejan mecanismos entre productos (por ejemplo, comprar un producto y obtener un 50% de descuento en otro producto) que también deben abordarse. La plataforma de Lokad cuenta con amplias capacidades de modelado predictivo para apoyar todo lo anterior.

Tercero, los SCS también son responsables de generar decisiones ajustadas al riesgo que asignen suficiente inventario para satisfacer la demanda promocional mientras se reduce el riesgo de exceso de stock después de que termine la promoción. Cuando las restricciones logísticas no son demasiado estrictas, también consideramos la oportunidad de aprovechar los reabastecimientos durante la promoción para mitigar la exposición del cliente a los riesgos iniciales de sobreasignación (si la promoción es menos exitosa de lo anticipado). Una vez más, la plataforma de Lokad cuenta con amplias capacidades de optimización estocástica para calcular estas decisiones complejas ajustadas al riesgo.

5.3 ¿Cómo gestionan, ven y distinguen diferentes tipos de promociones/recompensas para los titulares de tarjetas de fidelidad, incluidos folletos, descuentos porcentuales, descuentos monetarios y promociones exclusivas?

Lokad’s platform tiene un amplio soporte de modelado para todos los mecanismos de precios y promociones que se encuentran en el comercio minorista. Nuestra plataforma es programática, lo que significa que se puede ajustar para reflejar cualquier número de mecanismos promocionales; hasta ahora hemos identificado más de 50 ejemplos diferentes. Como nuestra plataforma también es capaz de procesar datos relacionales arbitrarios, podemos importar esta información exactamente como aparece originalmente en los sistemas comerciales transaccionales subyacentes.

Esto nos permite preservar la semántica de los datos originales, en lugar de reformatear los datos contra alguna plantilla definida por el proveedor. Además, nuestra plataforma cuenta con capacidades programáticas para sus capacidades predictivas/de aprendizaje automático también. A través de estas capacidades, nuestros Supply Chain Scientists pueden crear modelos predictivos de demanda que reflejen los mecanismos en juego en la oferta promocional/recompensa del cliente.

Nota: Lokad solo se preocupa por la parte analítica de este problema; identificar todos los patrones que dan forma a la demanda asociada con los mecanismos promocionales de un cliente. Lokad no tiene la intención de gestionar promociones, por ejemplo, en colaboración con el departamento de marketing del cliente. Aunque teóricamente posible, es mejor mantener la separación entre las capas de software transaccionales y analíticas. Esto es Ver también #promotions

Ver también Programación Diferenciable para más detalles sobre las complejidades matemáticas que rodean nuestra tecnología.

Ver también Complicaciones 5.2 en este FAQ.

5.4 ¿Gestionan la conversión de UoM (unidad de medida)?

Sí, la plataforma de Lokad admite completamente todas las conversiones de UoM. También admitimos operar con (múltiples) UoMs inconsistentes, como a veces sucede cuando Lokad procesa datos de diferentes sistemas comerciales. Normalmente resolvemos cualquier incompatibilidad de UoM durante la fase de preparación de datos. También podemos optimizar el inventario mientras se expresan restricciones a través de UoMs distintas. Por ejemplo, un Full Truck Load (FTL) viene con capacidades tanto de volumen como de peso.

Nota: Para el caso especial de la conversión entre monedas, Lokad también tiene capacidades integradas, como la función forex que abarca docenas de monedas ampliamente utilizadas. Esta función forex ofrece la posibilidad de aplicar conversiones de moneda pasadas para reflejar los impulsores económicos tal como eran en el pasado. Esto permite a Lokad optimizar aún más la toma de decisiones analizando el impacto económico real de las fluctuaciones de divisas históricas, y así refinar aún más la receta numérica del cliente.

5.5 ¿Gestionan conversiones de kits?

Resumen ejecutivo: Sí, Lokad admite conversiones de kits y optimización de inventario, incluida la asamblea proactiva de kits y la reserva de stock. Nuestras previsiones de demanda tienen en cuenta los elementos de los kits vendidos por separado o en múltiples kits, considerando los ciclos de vida variables de los kits. La optimización financiera de Lokad refleja el verdadero costo de los faltantes de stock, reconociendo el valor y el impacto en el margen bruto de los elementos de los kits críticos para múltiples kits de alto valor.

La plataforma de Lokad admite conversiones de kits y también admite la optimización de inventario en presencia de kits. Los kits suelen ser una versión simplificada de la BOM (listas de materiales), y se encuentran rutinariamente en el negocio minorista (tanto en línea como fuera de línea). La optimización de inventario realizada por Lokad en presencia de kits incluye la capacidad de decidir cuándo reservar unidades de stock para kits, y cuándo ensamblar proactivamente los kits, si el proceso de ensamblaje tiene su propio límite de capacidad.

Además, las previsiones de demanda generadas por Lokad tienen en cuenta adecuadamente la realidad de que los elementos de los kits también pueden venderse/servirse por separado, no solo como parte de un kit. Estas previsiones también admiten el caso en el que los mismos elementos de los kits se comparten entre varios kits; naturalmente, también admitimos escenarios en los que los kits no comparten el mismo ciclo de vida, con kits que entran y salen de la oferta del cliente con diferentes plazos. Todos estos factores se reflejan adecuadamente en nuestra evaluación cuantitativa de la próxima necesidad de elementos de kits.

Finalmente, cuando se trata de optimizar las decisiones de inventario en presencia de kits, la perspectiva financiera recomendada por Lokad refleja adecuadamente las dependencias que existen entre los elementos de los kits y los propios kits. Por ejemplo, un elemento puede ser barato y venderse con muy poco margen bruto, pero si este elemento es necesario para varios kits que resultan tener un valor y margen bruto mucho más altos, entonces un eventual faltante de stock de este elemento del kit resultaría mucho más costoso de lo que su propio valor sugeriría. Esto se debe a que el valor indirecto del elemento podría ser significativamente mayor que su valor directo inmediatamente obvio.

Así, Lokad refleja a través de su optimización el verdadero costo (considerando las dependencias de los kits) de no poder atender los kits debido al faltante de stock de uno de sus elementos.

5.6 ¿Consideran el ciclo de vida de un artículo (o vida útil) en la decisión de pedido y el ciclo de vida restante de los productos ya en la cadena de suministro?

Resumen ejecutivo: Sí, la plataforma de Lokad logra esto mediante el seguimiento del ciclo de vida de cada unidad de stock, incluidas aquellas a punto de ser ordenadas. Su diseño central incluye escalabilidad, eficiencia en el procesamiento de datos a nivel de unidad, manejo de datos relacionales para tener en cuenta las sutilezas del ciclo de vida específico del producto, y pronósticos probabilísticos para abordar las incertidumbres en los ciclos de vida del producto y los comportamientos de los clientes. Este enfoque optimiza los pedidos de compra, las asignaciones de stock y las estrategias de precios.

La plataforma de Lokad ha sido diseñada para poder rastrear cada unidad de stock individual a lo largo del tiempo, reflejando su propio ciclo de vida específico. De manera similar, el mismo patrón también se aplica a las unidades de stock potenciales, como las que están a punto de ser ordenadas. Al adoptar este análisis altamente granular, los pedidos de compra, las asignaciones de stock y los descuentos de precios optimizados por Lokad reflejan el (los) ciclo(s) específico(s) de cada unidad que fluye a través de la red.

La plataforma de Lokad hace posible esto a través de varios aspectos clave de su diseño central:

Primero, nuestra plataforma no solo es altamente escalable, sino también altamente eficiente. Modelar el flujo, unidad por unidad, es más intensivo que modelarlo a nivel de SKU (unidad de mantenimiento de stock); sin embargo, si el desafío se aborda simplemente arrojando toneladas de recursos informáticos, la resolución resultará ser muy costosa para la empresa cliente.

Segundo, la plataforma de Lokad tiene capacidades programáticas orientadas al procesamiento de datos relacionales. Los detalles del ciclo de vida de los productos varían mucho de un producto a otro. Los productos y productos químicos tienen una vida útil, pero sus respectivos detalles son muy diferentes. Lokad abraza estas especificidades para crear un modelo que refleje genuinamente lo que está sucediendo dentro de la cadena de suministro del cliente.

Tercero, la plataforma de Lokad tiene capacidades generales de pronóstico probabilístico. Los ciclos de vida de los productos pueden venir con su propio conjunto de incertidumbres. Por ejemplo, en las tiendas minoristas, los clientes pueden priorizar la selección de artículos con la vida útil restante más larga. Suponer que el flujo se adhiere estrictamente a un comportamiento FIFO (primero en entrar, primero en salir) sería gravemente equivocado. Las capacidades predictivas de la plataforma de Lokad se utilizan para pronosticar correctamente estos comportamientos sutiles pero inmensamente importantes.

5.7 ¿Identifican las expiraciones de inventario esperadas? ¿Proporcionan un informe de alerta de vida útil?

Resumen ejecutivo: Sí, la plataforma de Lokad sigue todo el ciclo de vida del inventario, incluso sin seguimiento de números de serie, e incluso puede implementar modelado probabilístico para situaciones ambiguas como el comercio minorista B2C. Puede identificar posibles expiraciones y depreciaciones, emitiendo alertas si se desea. Sin embargo, Lokad prefiere decisiones proactivas de la cadena de suministro para evitar estos problemas, recomendando acciones como descuentos o reasignación de stock para gestionar los artículos en riesgo de expiración.

La plataforma de Lokad es capaz de rastrear el ciclo de vida específico de cada unidad que fluye a través de la red de la cadena de suministro del cliente. Nuestra plataforma es capaz de hacer esto incluso si las unidades no se rastrean a nivel de S/N (número de serie). Cuando hay ambigüedad con respecto al servicio o al orden de consumo de las unidades, como puede ser el caso en las tiendas minoristas B2C (de empresa a consumidor), Lokad aprovecha el modelado probabilístico para reflejar los estados probables del inventario. Esta información detallada sobre el estado del inventario se puede utilizar para identificar posibles expiraciones y/o depreciaciones y reaccionar en consecuencia, posiblemente emitiendo alertas dirigidas a los equipos relevantes (si se desea).

Sin embargo, en lugar de alertas, Lokad recomienda aprovechar la información detallada que tenemos sobre el estado probable del inventario, hasta e incluyendo la fecha de vencimiento esperada de cada unidad en stock, para ajustar proactivamente cualquier decisión de la cadena de suministro recomendada (calculada por Lokad). Por ejemplo, podemos recomendar un descuento o promoción de un producto que corre el riesgo de expirar. Alternativamente, podemos recomendar activar una liquidación de los productos a través de un canal de ventas secundario (también a un precio con descuento). Otra opción es asignar más stock, ya que reconocemos que el stock actual pronto se agotará, no debido a la demanda de los clientes, sino debido a la expiración.

Fundamentalmente, si hay algo que se pueda hacer sobre la posible expiración identificada, Lokad asume la responsabilidad de presentar este llamado a la acción. Por el contrario, si no hay nada que hacer (por ejemplo, el stock expirará desafortunadamente y ya no hay ninguna medida correctiva disponible), entonces esas alertas solo serán una distracción para los equipos que no podrán hacer nada al respecto.

No hay nada más fácil para un proveedor de software empresarial que producir docenas (o incluso miles) de alertas, y para muchos proveedores incompetentes, es lo único que saben hacer. El verdadero desafío es producir llamados a la acción, algo que requiere que los proveedores (Lokad, en este caso) distingan lo que es accionable de lo que no lo es.

Ver también Complicaciones 5.6 en este FAQ.

5.8 ¿Pueden optimizar la Cantidad Económica de Pedido (EOQ) considerando los costos de pedido, los costos de entrada, los costos de almacenamiento de inventario y los costos de capital vinculados?

Resumen ejecutivo: Sí, la plataforma de Lokad puede optimizar las EOQ considerando varios costos como los de pedido, envío, almacenamiento, capital de trabajo y costos de oportunidad, así como varios menos obvios. Utilizamos un enfoque más avanzado que la fórmula obsoleta de Wilson, que es ineficaz debido a sus suposiciones simplificadas y su incapacidad para abordar los riesgos de cancelación de inventario. Lokad recomienda integrar los impulsores económicos en cada decisión de compra en lugar de centrarse únicamente en la cantidad de pedido.

La plataforma de Lokad ha sido diseñada para la optimización económica de las decisiones de la cadena de suministro. En particular, es sencillo reflejar todos los costos asociados con un pedido de compra, incluidos los costos de pedido, los costos de envío, los costos de almacenamiento, el costo del dinero (capital de trabajo) y los costos de oportunidad. Además, las capacidades programáticas de Lokad también facilitan abordar todos los costos especializados que pueden ser relevantes para el negocio del cliente más allá de la lista corta mencionada anteriormente. Sin embargo, recomendamos internalizar los impulsores económicos en cada decisión de compra, en lugar de destacar una cantidad a pedir, como se hace en la EOQ.

La teoría clásica de la cadena de suministro propone utilizar la fórmula de Wilson para la EOQ (cantidad económica de pedido). Este enfoque tiene un defecto grave e inmediato: impone un redondeo brusco que resulta ineficaz la mayor parte del tiempo. Por diseño, la EOQ no puede abordar el riesgo de cancelación de inventario. Por lo tanto, aunque puede ser algo ineficiente pedir una cantidad por debajo de la EOQ teórica, en la práctica, a menudo es una opción mucho mejor en lugar de pedir más y generar instantáneamente una cancelación considerable.

Ver también Costos de Inventario para obtener más información sobre la opinión de Lokad con respecto a evaluar, categorizar y optimizar los costos de inventario.

5.9 ¿Tienen KPIs para inventario en estado de “No Conformidad”?

Sí, la plataforma de Lokad puede proporcionar fácilmente un panel y/o KPIs de “No Conformidad”. Dado que nuestra plataforma es programática, cualquier dato que se pueda extraer del sistema empresarial transaccional se puede mostrar. Esto también significa que no hay limitaciones en el cálculo/presentación de los KPIs, pueden ser completamente diseñados según las especificaciones/reglas del cliente. Una plataforma programática es necesaria aquí porque no hay una definición estándar para la falta de conformidad entre las empresas.

La plataforma de Lokad también es capaz de producir un modelo predictivo de estos eventos de no conformidad aprovechando los datos históricos. Por ejemplo, algunos proveedores pueden tener problemas de calidad, y una fracción de su envío no siempre pasa la inspección. Como resultado, las cantidades efectivamente disponibles para atender a los clientes del cliente pueden ser frecuentemente menores que las originalmente pedidas. Al modelar estas ocurrencias con un modelo de pronóstico probabilístico, Lokad puede producir decisiones de pedido ajustadas al riesgo que también tengan en cuenta esta incertidumbre.

5.10 ¿Proporcionan un informe sobre materiales críticos?

Sí, la plataforma de Lokad puede generar fácilmente un informe sobre los materiales que el cliente considere ‘críticos’.

Para Lokad, este es un concepto difuso ya que no hay una definición fija de lo que constituye un ‘informe de materiales críticos’. En nuestra experiencia, esto varía de un sector a otro. Para los bienes de consumo de rápido movimiento (FMCG, por sus siglas en inglés), los ‘materiales críticos’ suelen ser los que más rotan, con los volúmenes más altos tanto en unidades como en unidades monetarias. Para la aviación, la ‘críticidad’ se refiere a las piezas que pueden causar un incidente AOG (aeronave en tierra) si no están en stock. Para las tiendas de mercancías generales, la ‘críticidad’ se refiere con frecuencia a productos que los clientes típicamente esperan encontrar en la tienda.

Las capacidades programáticas de Lokad son esenciales para abordar esta clase de requisitos. A través de estas capacidades, cualquier regla que se pueda implementar en una hoja de cálculo o en una herramienta de inteligencia empresarial también se puede implementar a través de nuestra plataforma. No tener tales capacidades programáticas obligaría a los profesionales de la cadena de suministro a recurrir a hojas de cálculo, ya que no pueden permitirse una aproximación vaga de lo que sea considerado ‘crítico’ por su empresa. La capa analítica (Lokad en este caso) debe poder adherirse completamente a las complejidades del negocio, de ahí la necesidad de una funcionalidad programática completa y libertad.

6. Informes

6.1 ¿Tienen KPIs para la cantidad total de inventario? Específicamente, ¿cubren las tasas de rotación y cobertura? Además, ¿estos KPIs se pueden segmentar según el número de parte (P/N), plataforma de producto y calidad del producto, y proporcionar un informe mensual de progreso en diferentes actividades y sectores basado en la calidad de los productos?

Resumen ejecutivo: Sí, Lokad ofrece amplias capacidades de informes, incluidos KPIs personalizables para la gestión de inventario, adaptables a los requisitos específicos del cliente como número de parte, plataforma de producto y calidad del producto. Nuestro lenguaje específico del dominio (Envision) simplifica la visualización de datos y la creación de paneles, abordando las estructuras de datos únicas de cada empresa sin necesidad de formatos de datos estándar, evitando así proyectos de integración largos comunes en el software empresarial tradicional. Este enfoque garantiza una alta productividad, confiabilidad y escalabilidad en la generación de informes personalizados y la gestión de la optimización de la cadena de suministro.

La plataforma de Lokad cuenta con amplias capacidades de informes integradas. Como regla general, cualquier informe que se pueda producir con una hoja de cálculo o con una herramienta de inteligencia empresarial también se puede producir con Lokad. Lokad ha diseñado un DSL (lenguaje de programación específico del dominio) dedicado a la optimización predictiva de la cadena de suministro (llamado ‘Envision’). Como sugiere el nombre Envision, este DSL pone un gran énfasis en facilitar la visualización de datos. Los Supply Chain Scientists de Lokad suelen ser responsables de la configuración de todos los paneles y KPIs relevantes. Además, la plataforma de Lokad ha sido diseñada para admitir la representación en tiempo constante de paneles complejos. Esto nos permite crear paneles que reúnen todos los elementos relevantes en un solo lugar, evitando la necesidad de que los profesionales de la cadena de suministro naveguen por un laberinto de pantallas desconectadas mientras intentan obtener la información que necesitan para su rutina diaria.

Todas los informes producidos por Lokad son “hechos a la medida” para la empresa cliente, a diferencia de lo que se encuentra típicamente en software similar. La realidad es que producir tales informes solo es posible utilizando una plataforma flexible y programática, dado que los informes, incluso los “básicos”, dependen por completo de los detalles únicos de la empresa cliente en cuestión (incluido su panorama aplicativo). En nuestra experiencia, ninguna empresa es igual a otra, incluso si utilizan el mismo software para organizar sus datos comerciales de la misma manera exacta.

En un entorno de producción real, la “fontanería de datos” mundana representa más del 90% del trabajo invertido en la generación de dichos informes. Por lo tanto, a través de Envision, Lokad aborda frontalmente el desafío de productividad asociado con esta fontanería de datos. Además, este enfoque nos da la posibilidad de preservar todas las codificaciones, jerarquías y convenciones preexistentes en el otro(s) sistema(s) empresarial(es) del cliente. Por lo tanto, Lokad termina “hablando el mismo idioma” que el personal del cliente, en lugar de introducir otro conjunto de convenciones que los empleados deben descifrar.

El enfoque convencional en el software empresarial consiste en establecer un conjunto de requisitos de datos. Una vez que los datos de entrada coinciden con esos requisitos, se desbloquean todas las funciones de informes y análisis. Desafortunadamente, este enfoque funciona mal para todo menos para las empresas más pequeñas. Nunca hay una correspondencia uno a uno entre los sistemas empresariales originales (la fuente de los datos) y los sistemas analíticos empaquetados. Como resultado, la traducción de los datos es tanto increíblemente exigente como frustrante, ya que simplemente no es posible que todo encaje. Lo que parecía ser un asunto simple de “configuración” para importar los datos comerciales al sistema analítico empaquetado invariablemente se convierte en un proyecto de integración de un año. Esta es la consecuencia inevitable de intentar conciliar dos perspectivas complejas y distintas sobre la cadena de suministro. Las elecciones de diseño de la plataforma de Lokad eliminan por completo este problema.

6.2 ¿Tiene informes de salud y cobertura de inventario?

Resumen ejecutivo: Sí, Lokad proporciona informes de salud y cobertura de inventario a través de pronósticos probabilísticos avanzados y herramientas en su plataforma, lo que permite una evaluación precisa de riesgos, típicamente expresados en términos monetarios. Estas evaluaciones de riesgo financiero son los “riesgos de salud” fundamentales para el inventario del cliente. A diferencia de los pronósticos tradicionales de series temporales que consideran solo un futuro, el enfoque de Lokad tiene en cuenta múltiples valores futuros posibles (por ejemplo, demanda), ofreciendo una vista más precisa y completa de los riesgos del inventario, ayudando así a evitar, o al menos reducir, los problemas de salud del inventario.

La práctica predeterminada de Lokad es proporcionar instrumentos de supervisión de inventario, como informes de salud y cobertura de inventario. Los Supply Chain Scientists de Lokad son responsables de generar estos informes. La plataforma de Lokad cuenta con amplias capacidades de informes programáticos. Esto incluye todas las herramientas necesarias para convertir pronósticos probabilísticos, respecto a la demanda, el tiempo de espera y todas las fuentes relevantes de incertidumbre, en proyecciones de alto nivel, que idealmente reflejen los costos de inventario en dólares, en lugar de porcentajes.

La ‘salud’ del inventario siempre es relativa a las condiciones futuras esperadas del mercado. El número de unidades en stock solo se considera excesivo si está muy por encima de la demanda futura esperada, no si está muy por encima de la demanda observada en el pasado. Por ejemplo, la demanda pasada podría ser cero para un producto nuevo o para un producto que sufrió una escasez duradera. Por lo tanto, la clave del desafío es convertir las proyecciones/pronósticos en informes.

Aquí, los pronósticos probabilísticos (favorecidos por Lokad), que consideran todos los futuros posibles y les asignan probabilidades, son ideales. Esto se debe a que nos permiten evaluar con precisión los riesgos del inventario asignando probabilidades a la probabilidad de un riesgo, y posteriormente evaluando el impacto financiero potencial asociado con ese riesgo. Son estos riesgos, expresados en términos monetarios (por ejemplo, dólares o euros), los que se reflejan en los informes que proporciona Lokad.

En contraste, los pronósticos clásicos de series temporales, por diseño, solo consideran un valor futuro posible (por ejemplo, demanda). Como tales, estos pronósticos no son capaces de transmitir adecuadamente la amplia gama de riesgos financieros que el cliente puede enfrentar basados en sus decisiones de inventario. La sofisticación de los pronósticos de series temporales es irrelevante: la forma/estructura del pronóstico no transmite la información requerida. Algunos intentos de evadir este problema involucraron heurísticas rudimentarias para evaluar los riesgos del inventario a través de una inspección directa del pasado reciente. Un ejemplo incluyó contar los SKU que tienen más de X semanas de inventario en existencia (por ejemplo, 2 o 3). Sin embargo, estos métodos inevitablemente producen indicadores de baja calidad que desorientan a los profesionales de la cadena de suministro en lugar de iluminarlos.

6.3 ¿Puede alertar al equipo de adquisiciones cuando sea necesario posponer o acelerar un PO (Orden de Compra)?

Resumen ejecutivo: Sí, Lokad puede emitir estas “alertas”, aunque preferimos el término “decisiones”. La plataforma de Lokad genera una lista automatizada de recomendaciones de toma de decisiones, incluida la revisión reactiva de órdenes de compra (POs) basada en beneficios económicos y cooperación del proveedor. Preferimos “decisiones” a “alertas”, ya que nuestras recomendaciones son llamados directos a la acción (con costos y beneficios modelizados), en lugar de simplemente informar al cliente de un problema potencial.

Lokad automatiza la generación de decisiones con una perspectiva que incluye posponer o acelerar POs según sea necesario. Estas decisiones se priorizan en términos de recompensa económica (como las decisiones típicas de Lokad), y los impulsores incluyen los beneficios económicos asociados con una PO revisada. Estos impulsores pueden incluir un goodwill negativo para reflejar los costos generados para el proveedor, y la probabilidad de que la revisión sea aceptada e implementada por el proveedor. De manera similar, Lokad puede sugerir revisar la cantidad de la PO hacia arriba o hacia abajo, asumiendo que el proveedor esté dispuesto a esta opción. Los Supply Chain Scientists de Lokad establecen los detalles de las opciones disponibles en lo que respecta a las POs y luego automatizan la lógica que genera las correspondientes “alertas”, algo que Lokad preferiría llamar “decisiones”.

Lokad se refiere a “alertas” como “decisiones” porque cada una de las recomendaciones tiene costos y beneficios potenciales, lo que conlleva consecuencias tangibles para la cadena de suministro. En este sentido, las recomendaciones no son fundamentalmente diferentes de recomendar realizar una PO en primer lugar. La principal diferencia es la voluntad incierta (o capacidad) del proveedor para acomodar la corrección solicitada para la PO, pero en el caso de que el proveedor cumpla con la solicitud, esta recomendación es tanto una “orden” como la PO original.

Muchos software empresariales ofrecen una perspectiva antigua (ahora obsoleta) sobre las decisiones de la cadena de suministro, limitando dichas decisiones a situaciones de libro de texto estrechas como la compra o el reequilibrio de inventario. Este tipo de software ignora, por diseño, todas las opciones matizadas que pueden estar sobre la mesa con los proveedores. Por ejemplo, el proveedor puede tener la posibilidad de acelerar, posponer, inflar o desinflar su pedido, e incluso posiblemente sustituir algunos productos por otros. A veces, el proveedor tiene la posibilidad de enviar una fracción de la PO temprano, si la empresa cliente está dispuesta a soportar los costos generados por múltiples envíos. A veces, los productos no utilizados pueden devolverse al proveedor por un período de tiempo específico. Las capacidades programáticas de la plataforma de Lokad son un ingrediente tecnológico necesario para abordar estas opciones matizadas.

6.4 ¿Puede alertar al equipo de adquisiciones cuando se alcanza o se retrasa una fecha de entrega esperada?

Sí, la plataforma de Lokad puede generar y emitir fácilmente alertas cuando una fecha de entrega esperada se retrasa. Nuestro enfoque de pronóstico probabilístico nos permite refinar estas alertas en presencia de tiempos de espera variables.

Un pronóstico probabilístico del tiempo de espera se puede utilizar para evaluar si un retraso dado es genuinamente anómalo o simplemente parte de las variaciones inconsecuentes observadas a diario en la cadena de suministro. Además, las alertas pueden priorizarse para reflejar el impacto económico esperado del retraso. Por ejemplo, si la demanda ha disminuido inesperadamente, el tiempo de espera adicional puede resultar accidentalmente inconsecuente y, por lo tanto, no justifica la atención inmediata del equipo de adquisiciones. Fundamentalmente, cada parte móvil de la cadena de suministro compite por la atención del equipo de adquisiciones. Esta atención es un recurso escaso y, en última instancia, uno que Lokad tiene como objetivo maximizar con las alertas que genera.

Fundamentalmente, nuestra opinión es que emitir “alertas” (como se entiende popularmente) es un enfoque obsoleto, indicativo de software empresarial mal diseñado. Las “alertas” típicamente llaman la atención del cliente sobre un problema, en lugar de proporcionar una recomendación/decisión accionable basada en una evaluación financiera clara de la situación. Lokad cree que es esencialmente nuestra responsabilidad generar decisiones ajustadas al riesgo para los clientes, en lugar de distraerlos con alertas básicas. Por esta razón, aunque las emitimos, nuestro uso de “alertas” debe entenderse como “acciones/correcciones rentables en respuesta a un problema”.

Fundamentalmente, nuestra opinión es que emitir “alertas” (como se entiende popularmente) es un enfoque obsoleto, indicativo de software empresarial mal diseñado. Las “alertas” típicamente llaman la atención del cliente sobre un problema, en lugar de proporcionar una recomendación/decisión accionable basada en una evaluación financiera clara de la situación. Lokad cree que es esencialmente nuestra responsabilidad generar decisiones ajustadas al riesgo para los clientes, en lugar de distraerlos con alertas básicas. Por esta razón, aunque las emitimos, nuestro uso de “alertas” debe entenderse como “acciones/correcciones rentables en respuesta a un problema”.

Ver también Reporting 6.3 en este FAQ.

7. Productividad

7.1 ¿Pueden los usuarios definir manualmente umbrales de reabastecimiento y/o anular manualmente parámetros de stock?

Resumen ejecutivo: Sí, la plataforma de Lokad permite a los usuarios establecer manualmente umbrales de reabastecimiento y anular parámetros de stock, incluyendo la adición de ajustes temporales. Sin embargo, recomendamos encarecidamente no realizar anulaciones manuales con frecuencia. En su lugar, si hay un problema con las decisiones que Lokad genera, preferimos actualizar/refinar la receta numérica subyacente (algoritmo) que las genera. Lokad, filosófica, tecnológica y metodológicamente, tiene como objetivo superar enfoques obsoletos y poco confiables que dependen de intervenciones manuales, prefiriendo la automatización confiable y escalable.

La plataforma de Lokad es altamente configurable, por lo que el flujo de trabajo para el reabastecimiento de inventario puede incluir fácilmente entradas/manuales para los umbrales de reabastecimiento u otros parámetros de stock similares (por ejemplo, min/máx, stock de seguridad, etc.). Además, también es posible considerar variantes como la clasificación de las entradas manuales con ‘fecha(s) de vencimiento’ si los profesionales de la cadena de suministro esperan que la situación vuelva a la normalidad en unas semanas o meses. Esto permitiría que la receta numérica regular recupere el control del proceso de reabastecimiento. Si bien un umbral establecido de forma rígida puede ser beneficioso a corto plazo, casi invariablemente es un problema a medio plazo, ya que el umbral pierde su relevancia original.

En general, Lokad aboga firmemente por no depender de anulaciones manuales para gobernar reabastecimientos de inventario mundanos. Si la receta numérica que gobierna los reabastecimientos de inventario tiene problemas, entonces esta receta debe ser corregida con urgencia. Los Supply Chain Scientists de Lokad están capacitados para entregar las correcciones necesarias de manera oportuna. Optar por confiar en anulaciones manuales equivale a que el personal del cliente aplique soluciones a corto plazo con cinta adhesiva. Esto es claramente ineficiente y contrario a una de las consecuencias centrales de la teoría de la Supply Chain Quantitativa de Lokad, que es redirigir tiempo, recursos y ancho de banda a tareas de mayor valor.

El enfoque de Lokad se opone directamente a muchos proveedores de software empresarial que ofrecen tecnologías obsoletas que obligan al consumidor a realizar anulaciones regulares e ineficientes. Esta dinámica se basa en la comprensión tácita de que el cliente es responsable de corregir la basura que produce el software. A menudo, la responsabilidad se desvía del proveedor de software emitiendo “alertas” que llaman la atención del cliente sobre una situación subóptima (sin proporcionar una acción correctiva útil). Como resultado, cuando el reabastecimiento es incorrecto, la culpa se desvía al profesional que debería haber anulado manualmente el sistema. Lokad considera que esta práctica es indignante, precisamente por eso no la hacemos.

7.2 ¿Puede automatizar los parámetros de stock en función de variables predefinidas o definidas por el usuario (por ejemplo, rendimiento del proveedor, nivel(es) de servicio objetivo, variabilidad de la demanda, clase de SKU, vida útil, etc.)?

Resumen ejecutivo: Sí, Lokad automatiza las decisiones de inventario, incluidos los parámetros de stock, a través de un proceso diario totalmente automatizado con una intervención manual mínima. Esta automatización se adapta a grandes interrupciones según sea necesario. El proceso aprovecha pronósticos probabilísticos para abordar incertidumbres como la demanda variable y los tiempos de espera, y un enfoque financiero sólido (implementado a través de la optimización estocástica) que considera la totalidad de los costos y restricciones. Esto permite a Lokad maximizar el servicio y minimizar los errores financieros en presencia de condiciones inciertas en la cadena de suministro.

El enfoque predeterminado de Lokad es automatizar todo el proceso que rige el cálculo de las decisiones de inventario, como las cantidades de reabastecimiento. Para Lokad, la norma es tener un proceso diario totalmente automatizado que no requiere ninguna intervención manual. La gran mayoría de nuestros clientes operan durante semanas sin ninguna intervención manual. Naturalmente, cuando ocurren grandes interrupciones sin precedentes (por ejemplo, shocks sistémicos como los confinamientos), los Supply Chain Scientists de Lokad están listos para intervenir y ajustar la(s) receta(s) numérica(s) para mitigar la interrupción. Sin embargo, creemos que las decisiones mundanas y rutinarias deben estar totalmente automatizadas, para redirigir el tiempo y el esfuerzo mental a tareas de mayor orden (como la estrategia empresarial).

La automatización de la actualización de todos los parámetros de stock ocurre en dos niveles: el modelo predictivo y la optimización estocástica.

Lokad utiliza pronósticos probabilísticos para todas las fuentes relevantes de incertidumbre, como los tiempos de espera, las devoluciones, etc. Por ejemplo, en el escenario de confinamiento mencionado anteriormente, el caso de rendimiento del proveedor es implícitamente un problema de variabilidad del tiempo de espera que debe abordarse a través de pronósticos probabilísticos de tiempo de espera. La plataforma de Lokad no solo es capaz de producir todos esos pronósticos probabilísticos, sino también de combinar los pronósticos en una vista probabilística unificada del futuro de la empresa. Dentro de la plataforma de Lokad, típicamente aprovecharíamos la programación diferenciable y nuestra álgebra de variables aleatorias para este propósito.

En cuanto a la optimización en sí misma, debemos considerar todos los costos y restricciones relevantes. Por ejemplo, en el mismo escenario de confinamiento, la vida útil se referiría implícitamente a un tipo específico de costo de mantenimiento no lineal. Una de las razones por las que Lokad promueve un enfoque financiero para la optimización de inventario es que facilita la combinación de muchas preocupaciones aparentemente dispares en una perspectiva numérica unificada. Esta perspectiva numérica ayuda a Lokad a minimizar los dólares (o euros) de error de inventario, al tiempo que maximiza los dólares de retorno obtenidos al atender adecuadamente a los clientes. Con la plataforma de Lokad, típicamente aprovecharíamos nuestras capacidades generales de optimización estocástica para este propósito. La parte ’estocástica’ se refiere a la capacidad de Lokad para realizar una optimización en condiciones ruidosas/inciertas/aleatorias.

7.3 ¿Automatizan la emisión de órdenes de compra (PO)?

Resumen ejecutivo: Sí, Lokad automatiza la generación de órdenes de compra (PO), confiando en un canal de datos automatizado para la entrada desde (y salida hacia) los sistemas empresariales, asegurando órdenes actualizadas y sincronizadas. Funciona como una capa analítica encima de los sistemas transaccionales, calculando cantidades optimizadas pero no ejecutando pasos transaccionales como la creación de PDF. Lokad también ofrece una opción semiautomatizada con flujos de validación parciales, permitiendo supervisión manual para órdenes críticas mientras automatiza las rutinarias.

Lokad automatiza la generación de órdenes de compra optimizadas. Esta automatización requiere un canal de extracción de datos automatizado entre el cliente y la plataforma de Lokad. Idealmente, este canal de datos trafica actualizaciones diarias, asegurando que Lokad opere con datos frescos. Esto mantiene las órdenes de compra generadas sincronizadas con el estado del negocio. Esta automatización también requiere un canal de exportación de datos automatizado desde Lokad hacia los sistemas empresariales originales, donde se pueden completar los pasos mundanos y puramente transaccionales del proceso de pedido.

Lokad no es un reemplazo para un sistema empresarial transaccional, como un ERP. Lokad es una capa analítica que opera encima del sistema empresarial transaccional. Lokad calculará las cantidades optimizadas (es decir, cuánto se debe pedir y cuándo) para cada orden de compra. Sin embargo, Lokad no generará un archivo de orden PDF para ser enviado por correo electrónico al proveedor (por ejemplo). Estos pasos pertenecen al ámbito de los sistemas empresariales transaccionales. Por esta razón, Lokad genera archivos tabulares planos que contienen toda la información necesaria. Estos datos se exportan posteriormente al sistema empresarial del cliente para su ejecución.

Es posible establecer un proceso semiautomatizado con un flujo de validación parcial dentro de la plataforma de Lokad. Por ejemplo, la empresa cliente podría decidir que las órdenes de compra “triviales” se validen automáticamente (típicamente las pequeñas), mientras solicita a un profesional de la cadena de suministro que intervenga y valide manualmente las cantidades de pedido recomendadas por Lokad por encima de cierto umbral/parámetro deseado. Estas reglas también pueden actualizarse con el tiempo. A medida que el proyecto avanza, y los clientes ven el valor generado, el umbral para la validación manual tiende a aumentar. En última instancia, esto alivia la carga sobre los equipos de cadena de suministro del cliente.

7.4 ¿Tienen una ventana de planificación/compra que muestre el conjunto de tareas del día, organizadas por prioridad?

Resumen ejecutivo: Sí, la plataforma de Lokad proporciona un panel unificado especial, específicamente diseñado cada día para funciones corporativas de alto nivel. Esta ventana única organiza y muestra tareas, incluyendo llamados a la acción como la gestión de PO y la inspección de anomalías de datos, y las prioriza en términos de impacto monetario.

Al utilizar la plataforma de Lokad, recomendamos para cada función corporativa, reunir en un panel web único (es decir, una sola ventana) todos los llamados a la acción ordenados por prioridad. La prioridad debe expresarse en términos monetarios (dólares o euros de impacto) que reflejen genuinamente lo que está en juego si el llamado a la acción no se procesa. Para un planificador de demanda y suministro, este panel incluiría típicamente las nuevas PO recomendadas (órdenes de compra), así como cualquier PO antigua que requiera más atención (por ejemplo, acelerar, posponer, inflar, reducir). Los Supply Chain Scientists de Lokad son típicamente responsables de organizar los paneles de manera que se alineen con la estructura corporativa única de cada cliente. Esto es crítico para un panel dado que los límites entre los equipos de adquisiciones/planificación/gestión de inventario/compras/finanzas tienden a variar de una empresa a otra.

Estos llamados a la acción también pueden incluir la inspección de anomalías de datos que resulten consecuentes para el cliente, como precios minoristas incorrectos, cantidades mínimas de pedido incorrectas, niveles de stock incorrectos, etc. Estos llamados a la acción también se priorizan con respecto a su impacto económico potencial. Más generalmente, Lokad evita dos errores comunes en el software empresarial. En primer lugar, no distribuimos la carga de trabajo de un usuario dado en pantallas dispersas (o ventanas/páginas web).

Por el contrario, la plataforma de Lokad ha sido diseñada específicamente para ofrecer paneles de control complejos en tiempo constante. Este detalle técnico resulta crítico cuando se trata de reunir numerosos elementos dispares en un solo panel de control en beneficio del usuario final. En segundo lugar, la plataforma de Lokad también ha sido diseñada específicamente para soportar análisis económicos de extremo a extremo, unificando así todos los llamados a la acción bajo una lógica de priorización común expresada en términos monetarios.

Notas