¿Qué es la optimización de inventario impulsada por el servicio?

A diferencia del uso de hojas de cálculo, que tienen una perspectiva operativa, la optimización de inventario impulsada por el servicio se centra en ventas, marketing y clientes, ya que analiza el problema desde el punto de vista de la gama de productos y el negocio.

En este esquema se usan clases de servicio, por ejemplo: accesorios, artículos de alto margen, marcas propias, marcas de alta gama y repuestos críticos, por nombrar algunas. Al aplicar curvas de "existencias a servicio", el software diseñado para este propósito optimiza cada nivel de servicio y nivel de existencias de seguridad por localización de los SKU.

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Este proceso también se conoce como "optimización de mezcla", explicó Tools Group en un informe técnico. Si la variación de la demanda o los tiempos de entrega aumentan, la inversión en stock (o complejidad) debe incrementarse para mantener el mismo nivel de servicio y viceversa.

La optimización de inventario impulsada por el servicio permite llegar a un objetivo de clase de servicio agregado con la menor inversión en acciones posible.

Pronóstico de probabilidad: básico para planificar el inventario

En el mundo tradicional de la planificación de inventarios, este tipo de predicción se denomina pronóstico de "un número". Con esto, los planificadores con la ayuda de hojas de cálculo o sistemas de planificación heredados pronostican un número para un artículo en particular.

La previsión de un solo número puede funcionar en aquellas circunstancias en las que está seguro de que se repetirá un patrón establecido, como en el caso de artículos básicos de rápido movimiento. Sin embargo, la mayoría de los productos no son así.

En la planificación moderna del inventario, se utilizan algoritmos avanzados para analizar múltiples variables de demanda para identificar las probabilidades de un rango de resultados posibles, uno de los cuales es el más probable. No se trata solo de mejorar las predicciones de la demanda promedio, sino de evaluar toda la gama de resultados posibles

Es una forma mucho más confiable de hacer predicciones cuando los patrones de demanda son variables, cuando hay un historial de pedidos limitado, o cuando hay factores como la estacionalidad. El pronóstico probabilístico permite realizar constantemente mejores apuestas de inventario.

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