Cómo lograr una gestión óptima de los costos de abastecimiento para escenarios multiproducto y multi proveedor con demanda probabilística. Una de las primeras cosas que los mejores gestores de abastecimiento han visto que funciona es clusterizar las referencias; sin embargo, no es lo único que hacen.

El abastecimiento es una de las funciones más importantes en la administración de una cadena de suministros. Chopra (2008) indica que el rol de esta función es incorporar materiales que posteriormente serán procesados para luego ser enviados a los clientes como productos terminados, y que sea cual fuere la estrategia de negocio, igual esta función se ve inmersa en la dinámica de optimización de costos.

costo de abastecimiento =

costo producto +

costo de compras +

costo de almacenar

La tradicional y sencilla expresión con la que se representan los costos de abastecimiento (Krajewski, 2013), parece ser todo un reto cuando se busca optimizar los resultados a través de una única fórmula, y si echamos mano de las fórmulas que se tienen, como por ejemplo el modelo de lote óptimo de compra, resulta, por estar contextualizado para un solo producto, ser una gran limitación para su aplicación efectiva; además de los otros factores determinantes en la dinámica de los costos como son: la capacidad de la unidad de carga, del almacén, o del mismo presupuesto de compra. Con todo lo indicado queda claro que a la fecha no se cuenta con nada parecido a un modelo que formule la gestión óptima de los costos de abastecimiento para escenarios multi producto y multi proveedor con demanda probabilística.

La respuesta entonces no está en primero ver a las matemáticas, sino en observar lo que hacen los empíricos en esta materia, y luego ver cómo ayudarles a optimizar lo que ya vienen haciendo. Resulta pues que una de las primeras cosas que los mejores gestores de abastecimiento han visto que funciona es clusterizar(1) las referencias para poder optimizarlos por grupo y no como total; sin embargo, no es lo único que ellos hacen.

Clasificar las referencias por familia nos permite organizar los almacenes y puntos de venta; asimismo ofrece una estructura a utilizar en los ERP(2); sin embargo, no logra transmitir una idea de cómo debemos desarrollar nuestras estrategias de compra, reposición e inventario. Este vacío conceptual tiene tanto años como autores que lo abordan.

Revisemos primero que, con base al principio de pareto [1896], apareció la técnica ABC que clasifica a los SKUs en función del volumen monetario de su demanda, siendo una de sus fortalezas la facilidad para operar la clasificación. En su marco teórico, encontramos que la técnica establece estrategias de compras, reposición e inventario para cada grupo: compras con base a la cantidad(3) (modelo Q) solo en las referencias económicamente más relevantes tipo A; acompañada de mayor nivel de servicio -léase inventario-; y compras con base al periodo(4) (modelo P) en los grupos más numerosos B y C. Sus estrategias tenían como limitación la practicidad de llevar los controles en kardex manuales, ahora ya superados por las tecnologías de control de inventario que nos permiten seguimiento en tiempo real, osea ofrecen la opción de <autogestionar> cualquiera de ambos modelos en cualquiera de nuestro skus; por ello nuestra decisión ahora debe recaer en criterios como el inventario, el stock out(5) y la practicidad.

Los modelos de reposición para demandas probabilísticas, como ya se mencionó, pueden ser dos: modelo Q y modelo P. En el primero los lotes de compra son “óptimos” y la reposición se activa bajo una cantidad, también calculado. En el modelo P, la reposición se activa cada cierto periodo de tiempo, en este caso el lote de compra es variable. A través de una simulación montecarlo, uno puede notar que las ventajas entre uno y otro modelo dependen principalmente de la relación que tengan el lead time de entrega y el periodo de revisión; por ejemplo, en el modelo P, cuando el lead time es mayor que el periodo de revisión se genera un mayor inventario en tienda; sin embargo, el beneficio es tener el stock out cercano a cero. En cambio, cuando el lead time es menor que el periodo de revisión, el modelo genera un menor inventario en tienda; en contraparte el stock out es igual al nivel de servicio ofrecido. Para ambos casos, el lote de compra promedio es casi parecido al lote óptimo. ¿Y qué ocurre con el tan difundido modelo Q cuando el lead time es menor?; en este caso el inventario en tienda es menor, aunque igual comportamiento se identifica en modelo P; este resulta ser significativamente mayor. Aún más, el nivel de stock out es perjudicialmente alto. Por otro lado, cuando el lead time es mayor, el modelo Q se comporta bastante parecido al modelo P.

Luego, casi 100 años después, Kraljic [1983] sugirió una nueva forma de clasificar los skus, incorporando el impacto del artículo en el resultado económico y el riesgo de suministro de este. Su nuevo enfoque permite sugerir estrategias de compra en dependencia de la ubicación del sku en un cuadrante; entre estas figuran: i) garantizar suministro manteniendo y/o creando alianzas a largo plazo con proveedores altamente confiables; ii) desarrollar proveedores alternos con mayor fiabilidad, aun cuando esto implique un mayor costo; iii) ampliar el número de proveedores buscando menor costo; iv) reducir el número de referencias; v) simplificar procesos y costos administrativos de abastecimiento. Como se observa, Kraljic no propone directamente un modelo de reposición para cada familia de sku en los cuadrantes, sino más bien una postura sobre la relación con el proveedor; para que esto último se desarrolle, requiere que la empresa tenga una estructura mínima de selección, homologación y evaluación de proveedores.

En conclusión:

Primero: Para cada grupo de familia reduzca en lo posible el mayor número de referencias.
Segundo: Clasifique sus productos por familia siguiendo lo propuesto por Kraljic.
Tercero: Luego, para cada grupo de familia MTO(6), busque asociarse a modelos VMI(7).
Cuatro: Prefiera proveedores que tengan una capacidad de respuesta más rápida y flexible.
Quinto: Fomente la homologación y formación de proveedores locales de servicio.
Sexto: Aprenda a negociar sobre el volumen y no por unidad

Notas:

(1) Agrupar
(2) Software para gestionar los requerimientos empresariales.
(3) Conocido como modelo de reposición Q.
(4) Conocido como modelo de reposición P.
(5) Pérdida de venta por falta de stock
(6) Materiales de venta por catálogo o estandarizados
(7) Vendor managed Inventory