Companies Still Paying a High Price for Flawed Inventory Policies

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La optimización de las políticas de gestión de inventario puede reducir de manera notable los costes operativos. Sin embargo, muchas empresas todavía no se benefician de este ahorro, ya que no logran desarrollar la política de gestión más eficiente para su negocio.

“Encontrar la mejor política para controlar los sistemas de inventario es un problema complejo, pero las empresas pueden desarrollar soluciones que les aproximen al nivel óptimo empezando con un caso simplificado y adoptando un enfoque más flexible” afirma el Dr. Jianjun Xu, Director de la Academia de Verano de Doctorado y Profesor Ayudante en el Zaragoza Logistics Center (España).

Xu está estudiando políticas de inventario óptimas utilizando modelos de inventarios analíticos. Aunque estos modelos son estudiados desde hace varias décadas, “todavía hay gran margen de mejora porque no es raro que las empresas utilicen políticas de inventario ineficaces o inapropiadas”, comenta el investigador.

Hay una serie de razones por las empresas todavía tienen dificultades para desarrollar los métodos más eficientes para la gestión de inventarios. Algunas de ellas son el uso de datos inexactos, una coordinación deficiente entre los actores de la cadena de suministro, la falta de experiencia, y las dificultades en la puesta en marcha de políticas de inventario óptimas.

Una razón clave es que el análisis de las distintas políticas a las que la empresa puede optar es un reto importante cuando entran en juego múltiples números de referencia y diversas instalaciones de almacenamiento y fabricación. Cuando hay muchas variables se crean un gran número de posibilidades que hace que sea muy difícil desarrollar e implementar los algoritmos más eficientes para la gestión del inventario. Incluso realizando la comparación de las opciones con un software, los cálculos pueden ser complejos y tomar mucho tiempo. En muchos casos, las empresas acaban optando por soluciones inferiores debido a que la mejor política es demasiado difícil de aplicar, o no son conscientes de que las soluciones seleccionadas no son las mejores.

“Aunque a menudo es ignorado por las empresas, la flexibilidad del sistema es muy importante”, afirma Xu. Ejemplos de flexibilidad son el uso de productos intercambiables – un supermercado que pueda almacenar diferentes marcas del mismo producto o un fabricante que sea capaz de sustituir un componente por otro elemento similar – y la capacidad de fabricar más de un producto en una única línea de producción. Xu está estudiando las propiedades estructurales óptimas que forman parte de los sistemas de producción flexibles. Al obtener una mejor comprensión de estas propiedades en relación con la flexibilidad del sistema, podrá ayudar a las empresas a simplificar los cálculos de política de inventario.

Consideremos, por ejemplo, un escenario de fabricación relativamente sencillo donde hay dos productos terminados y dos líneas de producción. La política de inventario base establece que cada línea fabrique un solo producto. El siguiente paso es desarrollar dos políticas heurísticas que creen dos situaciones diferentes con diferentes costes de producción. En la Situación 1, cada línea produce de manera rentable su propio producto, pero incurren en un coste excesivo cuando fabrican el otro. En la Situación 2, las dos líneas fabrican ambos productos pero sólo una de ellas lo hace con unos costes razonables. El Caso Base es el menos efectivo. Los dos casos heurísticos (Situación 1 y 2) superan el rendimiento del Caso Base, pero la Situación 1 está más cerca de la solución óptima.

La creación de escenarios heurísticos permite a las empresas desarrollar políticas de inventario de manera más sistemática y simplifica los cálculos.

El enfoque tiene limitaciones, especialmente cuando hay un gran número de referencias y combinaciones de fabricación, y el mercado es muy dinámico. Además, la introducción de la flexibilidad, como plantas de producción que puedan fabricar más de un producto, requiere de una cierta inversión, y las empresas tienen que evaluar la compensación de costes entre la inversión adicional requerida y las ganancias resultantes de políticas de inventario mejoradas.

Aun así, según Xu “si una empresa tiene dificultades para desarrollar una política óptima de gestión de inventario, creo que partiendo de un caso simple podemos ayudarles a mejorar y al menos acercarse mucho más a la mejor solución”.

La simplificación del problema mediante el establecimiento de casos simples también ayuda a identificar otros factores que afectan el rendimiento del inventario. Supongamos que una empresa quiere mejorar su nivel de servicio al cliente mediante el aumento de las tasas de unidades servidas. Sus prácticas de gestión de inventario son importantes pero otras variables, como la eficacia de su sistema de previsión de la demanda y la eficiencia de la producción podrían estar afectando al rendimiento de las tasas de unidades servidas.

De cara al futuro, Xu quiere aplicar sus modelos en escenarios más complejos que incluyan numerosos productos y líneas de fabricación. “La lógica básica será la misma, pero quiero extender el modelo a cadenas de suministro más grandes y más complejas”, comenta el investigador.

También es posible aplicar una metodología similar en otras áreas como, por ejemplo, en el desarrollo de soluciones de fácil implementación para hacer frente a los problemas que surgen al sustituir la producción y al realizar transbordo de inventario.

Para obtener más información sobre la investigación en políticas de inventario, contactar con el Dr. Jianjun Xu.