Considere la siguiente situación: usted se dispone a cruzar un río a pie y en el banco del río ve un aviso que dice “Profundidad promedio: 1 metro.” Si usted no sabe nadar, ¿cruzaría?
Un promedio no da suficiente información para tomar una decisión acertada en este caso, pues un metro promedio de profundidad puede significar que el 80% del trayecto la profundidad es de apenas 50 centímetros y que el 20% la profundidad sea de 3 metros. En otras palabras, lo que importa muchas veces no es el promedio sino la variabilidad.
Lo mismo ocurre con los datos que utilizamos en las empresas. Específicamente, cuando calculamos inventarios objetivo, usar promedios de consumo no es lo ideal por dos razones principales:
- El promedio es muy sensible al rango utilizado. Si se toma un horizonte muy largo, el promedio suavizará demasiado la demanda, haciendo más lenta la reacción a un cambio en la demanda. En la siguiente imagen pueden ver el consumo diario de un producto y un promedio de 3 meses.
Y si el horizonte es muy corto, el promedio se vuelve muy nervioso, lo cual quiere decir que el promedio cambiará bruscamente ante cambios relativamente grandes o pequeños de muy pocos días. En la siguiente imagen pueden ver el mismo consumo diario de la imagen anterior y un promedio móvil de 7 días.
- El promedio es inútil en productos con demanda discontinua. En retail es común encontrar SKUs (Stock Keeping Unit) con consumos pequeños y esporádicos. A manera de ejemplo, supongamos que un SKU en el último mes vendió solo dos unidades, lo cual equivale a un consumo promedio diario de 0.067 unidades. Si usamos este valor en nuestros cálculos del inventario objetivo, es muy probable que el inventario objetivo dé cero, así usemos factores de protección para compensar la variabilidad del consumo.
Otra alternativa – Sumas móviles
Nuestra sugerencia es usar un concepto distinto: en vez de calcular inventarios multiplicando el tiempo de entrega por el consumo promedio y ajustar este valor para compensar la variabilidad de la demanda, ¿por qué no usar el “máximo consumo esperado”? Esta expresión significa que debemos sumar la demanda dentro de horizontes de tiempo equivalentes al tiempo de entrega y tomar el valor máximo.
Usando el mismo consumo del ejemplo presentado anteriormente, si asumimos un tiempo de entrega de 14 días en la siguiente gráfica podemos ver que la suma máxima para 14 días se comporta mucho mejor que los promedios de 7 y 90 días, porque no es tan nervioso como el primero ni es tan suavizado como el segundo.
Es importante anotar que sin importar el método que se seleccione, es fundamental eliminar datos atípicos, lo cual discutiremos en una próxima publicación.
