MODELO SGR-Angel Tello Valles

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Gerencia Logística Uptime, Business Consulting SAC, Perú email: [email protected] 1 GESTION DE DEMANDA, INVENTARIOS Y ABASTECIMIENTO CENTRADA EN EL CLIENTE Angel Tello Valles, Copyright @ 2010 I. Introducción II. Resumen y conclusiones III. Algunos hallazgos IV. El modelo SGR, Pull TOC I. INTRODUCCION Asegurar la mayor cantidad de ventas posibles con la mínima cantidad de inventario es un objetivo universalmente compartido. Se suele pensar que ambos son incompatibles, por lo que casi siempre las soluciones son del tipo perder-perder: “tener suficiente inventario para no perder demasiadas ventas”. La problemática medular de los inventarios requiere de una solución que asegure el flujo (throughput) con mínimo stock de productos, para satisfacer la demanda de los clientes al mínimo costo y con la máxima rentabilidad. Durante los años 2004 y 2005, con el objeto de conocer con el mayor detalle posible esta realidad desarrollamos en Paraguay, “El Proyecto Asunción”, un estudio preliminar de investigación de tipo descriptivo con enfoque cuantitativo/cualitativo. Para realizar el estudio, elegimos 8 empresas con las siguientes características: Comerciales, Facturación anual superior a 6 millones de dólares, Cobertura Nacional, Más de 5 sucursales, Más de 5.000 referencias, Más de 100 proveedores, Más de 1.000 clientes. Tuvimos la oportunidad de realizar la investigación en empresas del sector farmacéutico (precios controlados), automotriz, supermercadista, electrodomésticos y ferretería. Con los resultados obtenidos en esta investigación, a finales del año 2006, Angel Tello 1 presenta, una propuesta para mejorar la gestión de demanda, inventarios y abastecimiento, el modelo SGR (Stars, Goal, Rope). SGR es un modelo de gestión de la demanda, inventario y abastecimiento centrado en el cliente, que ofrece resultados de alto impacto en la rentabilidad y el nivel de servicio. En esta publicación, presentamos un breve resumen del estudio realizado y los alcances de la solución logradas a la fecha. II. RESUMEN Y CONCLUSIONES El “Proyecto Asunción” es un pequeño aporte para conocer la realidad de la gestión de demanda, inventario y abastecimiento. Los instrumentos que desarrollamos para entender la información de este estudio sirvieron para postular una solución al dilema central de la gestión de inventario, el modelo SGR. A partir del año 2007 empezamos a difundir académicamente el modelo SGR. Al mismo tiempo, empezamos a implementarlo en empresas comerciales. La implantación del Sistema SGR, tarda en promedio treinta días laborales, los resultados y beneficios se pueden observar inmediatamente. SGR cuenta con indicadores de performance estándares, y buenas prácticas de clase mundial, para medir resultados y canalizar esfuerzos hacia las metas y objetivos. Los beneficios de contar con un proceso avanzado de gestión de demanda, inventario y abastecimiento son altamente significativos. Por ejemplo, supongamos una empresa que factura 12 Millones de dólares por año, y con un nivel de inventarios promedio de: 6 Millones de dólares por año. Los siguientes beneficios son perfectamente posibles: Suponiendo una venta pérdida anual, por motivos logísticos, del 10% (1.200.000 Millones dólares por año); y se logra un beneficio por la disminución de la venta perdida en un 30%. Esto entrega un beneficio de 360.000 US$/año Se logra disminuir el nivel de inventarios en un 5%, una sola vez. Obtenemos un beneficio de 300.000 US$. El Beneficio total es de 660.000 US$/año. Si el proyecto requiere de una inversión de 10.000 US$, entonces éste se paga en el primer mes de funcionamiento . Y los beneficios empiezan desde la implantación y continúan mientras siga vigente el modelo SGR. 1 Angel Tello Valles, peruano 1957, graduado en Ing, Industrial, 1982, Universidad de Lima; Perú. Profesor de ESAN, 1996-2009; Paraguay. Profesor de la Unión Industrial Paraguaya, 2005-2006. Miembro del equipo de Facilitadores de IPAE, 2010; Perú. Gerente de Consultoría de los Ríos Quiñe y Asociados, desde 2004; Paraguay. Consultor Asociado de Uptime, Business Consulting SAC, 2010; Perú.

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GESTION DE DEMANDA, INVENTARIOS Y ABASTECIMIENTO CENTRADA EN EL CLIENTEAngel Tello Valles, Copyright @ 2010

I. IntroducciónII. Resumen y conclusionesIII. Algunos hallazgosIV. El modelo SGR, Pull TOC

I. INTRODUCCION

Asegurar la mayor cantidad de ventas posibles con la mínima cantidadde inventario es un objetivo universalmente compartido. Se suelepensar que ambos son incompatibles, por lo que casi siempre lassoluciones son del tipo perder-perder: “tener suficiente inventariopara no perder demasiadas ventas”.

La problemática medular de los inventarios requiere de una solución que asegure el flujo(throughput) con mínimo stock de productos, para satisfacer la demanda de los clientes almínimo costo y con la máxima rentabilidad.

Durante los años 2004 y 2005, con el objeto de conocer con el mayor detalle posible estarealidad desarrollamos en Paraguay, “El Proyecto Asunción”, un estudio preliminar deinvestigación de tipo descriptivo con enfoque cuantitativo/cualitativo. Para realizar elestudio, elegimos 8 empresas con las siguientes características: Comerciales, Facturaciónanual superior a 6 millones de dólares, Cobertura Nacional, Más de 5 sucursales, Más de 5.000referencias, Más de 100 proveedores, Más de 1.000 clientes. Tuvimos la oportunidad de realizarla investigación en empresas del sector farmacéutico (precios controlados), automotriz,supermercadista, electrodomésticos y ferretería.

Con los resultados obtenidos en esta investigación, a finales del año 2006, Angel Tello1

presenta, una propuesta para mejorar la gestión de demanda, inventarios y abastecimiento, elmodelo SGR (Stars, Goal, Rope). SGR es un modelo de gestión de la demanda, inventario yabastecimiento centrado en el cliente, que ofrece resultados de alto impacto en larentabilidad y el nivel de servicio.

En esta publicación, presentamos un breve resumen del estudio realizado y los alcances de lasolución logradas a la fecha.

II. RESUMEN Y CONCLUSIONES

El “Proyecto Asunción” es un pequeño aporte para conocer la realidad de la gestión de demanda,inventario y abastecimiento. Los instrumentos que desarrollamos para entender la informaciónde este estudio sirvieron para postular una solución al dilema central de la gestión deinventario, el modelo SGR.

A partir del año 2007 empezamos a difundir académicamente el modelo SGR. Al mismo tiempo,empezamos a implementarlo en empresas comerciales. La implantación del Sistema SGR, tarda enpromedio treinta días laborales, los resultados y beneficios se pueden observarinmediatamente. SGR cuenta con indicadores de performance estándares, y buenas prácticas declase mundial, para medir resultados y canalizar esfuerzos hacia las metas y objetivos.

Los beneficios de contar con un proceso avanzado de gestión de demanda, inventario yabastecimiento son altamente significativos. Por ejemplo, supongamos una empresa que factura12 Millones de dólares por año, y con un nivel de inventarios promedio de: 6 Millones dedólares por año. Los siguientes beneficios son perfectamente posibles:

Suponiendo una venta pérdida anual, por motivos logísticos, del 10% (1.200.000 Millonesdólares por año); y se logra un beneficio por la disminución de la venta perdida en un30%. Esto entrega un beneficio de 360.000 US$/año

Se logra disminuir el nivel de inventarios en un 5%, una sola vez. Obtenemos unbeneficio de 300.000 US$.

El Beneficio total es de 660.000 US$/año. Si el proyecto requiere de una inversión de10.000 US$, entonces éste se paga en el primer mes de funcionamiento. Y los beneficiosempiezan desde la implantación y continúan mientras siga vigente el modelo SGR.

1 Angel Tello Valles, peruano 1957, graduado en Ing, Industrial, 1982, Universidad de Lima; Perú.Profesor de ESAN, 1996-2009; Paraguay. Profesor de la Unión Industrial Paraguaya, 2005-2006. Miembrodel equipo de Facilitadores de IPAE, 2010; Perú. Gerente de Consultoría de los Ríos Quiñe yAsociados, desde 2004; Paraguay. Consultor Asociado de Uptime, Business Consulting SAC, 2010; Perú.

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La experiencia de implementar SGR y los resultados logrados nos dan la convicción de haberdesarrollado una solución que contribuirá significativamente a mejorar la eficiencia de lagestión logística de las empresas, ver tabla No.1

Tabla No.1: Treinta días después de la implantación

Antes META(1) Después Antes META(1) DespuésVenta Neta, US$ 772,409 872,822 1,395,971 1,593,123Mercadería Vendida, US$ 551,963 557,529 1,217,147 1,342,838Mercadería con Margen Negativo 16.46% 5.00% 15.44% 18.95% 10.00% 16.43%Referencias Activas 3,054 3,057 9,193 9,202Referencias A1 5.56% 15.00% 9.80% 7.56% 15.00% 10.09%Presión de Ventas 71.46% 55.00% 63.88% 87.19% 80.00% 84.29%Margen sobre Costo 39.94% 56.55% 14.69% 18.64%Rotación de Inventario 0.54 1.00 0.55 0.63 0.85 0.66Rentabilidad sobre el Inventario 21.46% 40.00% 31.32% 9.19% 18.00% 12.32%Índice de Servicio 53.27% 85.00% 67.88% 66.92% 85.00% 75.16%Inventario Total, US$ 1,502,876 1,455,945 2,674,261 2,720,359Inventario Favoritos 11.47% 70.00% 15.60% 23.59% 70.00% 30.15%Inventario Sin Venta mas de 60 31.93% 15.00% 28.35% 26.69% 10.00% 23.03%Índice de Rotura 12.54% 5.00% 7.96% 15.72% 5.00% 10.68%Volumen de compras, US$ 363,865 314,895 981,264 1,010,387Plazo Promedio de Pago (dias) 46.71 90.00 58.72 65.18 120.00 93.70Apalancamiento con proveedores 38.46% 75.00% 61.51% 43.71% 75.00% 62.86%Gastos Logísticos/ Venta Neta, US$ 17.51% 10.00% 16.02% 16.36% 6.00% 13.93%Variación del Forecast (RECM) sin datos 5.00% 9.61% sin datos 5.00% 8.85%Stock con Alcance Fuera de Rango sin datos 20.00% 26.33% sin datos 10.00% 14.35%

INDICADORES

SECTOR INDUSTRIALELECTRODOMESTICOS FARMACEUTICO

1.- Meta: Valores, establecidos por el diseño, los cuales deben lograrse en corto plazoFuente: Elaboración propia

Estamos interesados en seguir difundiendo el modelo SGR, a través de cursos y seminarios; asícomo implementarlo en las empresas que los soliciten. Para mayor información diríjase a Sr.Angel Tello Valles, email: [email protected]

III. ALGUNOS HALLAZGOS

A continuación, resumimos algunas de las principales características encontradas en lainvestigación:

SOBRE LA GESTION DE DEMANDA1. En el cálculo de los pronósticos no se realizaron depuraciones en los datos históricos

para excluir o incluir eventos y factores causales pasados, que pueden afectar la demanda.Estos pueden ser internos: roturas de stock, backorders, devoluciones por mal servicio,devoluciones por productos fallados, remates, licitaciones, etc.; y factores externos a laorganización: rotura de mercado, paridad cambiaria, elasticidad de la demanda,obsolescencia, variaciones ocasionales de la oferta/demanda, etc.

2. En general la unidad de previsión fue el SKU (Stock Keeping Unit), ítem o referencia, nose tomó en cuenta el concepto de SFU (Stock Forecast Unit). Por ejemplo, para una empresacomercializadora de electrodomésticos una SFU es televisor de 14 pulgadas, no el SKU:Televisor Sony 14 pulgadas de color negro, tampoco el UPC (Universal Product Code):Televisor Sony 14 pulgadas. Una SFU, puede comprender muchas UPC y a la vez muchos SKU.

3. En todos los casos se proyectó la demanda global de cada producto, sin tomar en cuenta elcomportamiento individual del stock en cada punto de venta. Inclusive no se toma en cuentala relación de dependencia entre productos que pueden ser complementarios o sustitutos.

4. Para la estimación de la demanda se utilizó el promedio móvil u otro método básico, loscuales no se ajusta correctamente a estacionalidades y tendencias. Muchas veces laproyección de la demanda se realiza multiplicando un valor medio de demanda por el númerode períodos. Siendo que la demanda es función de tiempo (día, o semana, o mes del año).

5. Se trató de la misma manera la demanda estacional y la demanda intermitente, esta últimaposee significativos intervalos de demanda cero. Los ítems intermitentes requieren demétodos específicos para la determinación de la demanda (Croston2).

6. No se utilizó un procedimiento sistemático para combinar el forecast cuantitativo(matemático) con el forecast cualitativo o de expertos.

2Croston (1972) presenta un método de previsión para ítems con demanda intermitente basado en el

alisado exponencial simple, pero introduciendo dos estimadores diferentes, insesgados, para calcularla previsión, por un lado, del tamaño de la demanda y por otro, del intervalo entre demandas nonulas.

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7. No se encontró un sistema de alarma temprana, para conocer con anticipación lasvariaciones fuera del rango de confianza.

SOBRE LA GESTION DE INVENTARIO1. Hayamos incongruencias en la definición y uso de las operaciones de entrada y salida.2. No se utilizó una segmentación (clusterización) dinámica y estructurada del portafolio de

productos (stock) que tome en cuenta la posición económica (facturación, margen, compras,saldo del stock, etc.) y evolutiva (tendencia, estacionalidad, latencia, rotura, servicio,etc.) de cada uno de los productos en el tiempo. A los efectos de generar estrategias yacciones de alta rentabilidad y nivel de servicio en cada punto de venta.

3. En sistemas multinivel de inventarios (múltiples almacenes con jerarquía piramidal), lasdecisiones de reposición se realizaron nivel por nivel (enfoque secuencial), y no semodelaron los inventarios y costos de la red completa.

4. En ningún caso se consideró el efecto látigo (bullwhip effect), que consiste en ladistorsión de la demanda a medida que se transmite hacia atrás en la cadena logística, yque se genera cuando cada nivel en la cadena pronostica su propia demanda y mantiene unstock de seguridad propio.

5. Se aplicó la misma fórmula de reposición para todos los ítems. Sin considerar, porejemplo, que la fórmula estándar de Punto de Pedido no aplica correctamente a los ítems dedemanda cíclica, intermitente/esporádica y estacional.

6. En las fórmulas de stock de seguridad, no se tomó en cuenta el concepto del “Nivel deServicio”.

SOBRE EL SERVICIO AL CLIENTE1. No se segmentó el portafolio de clientes de acuerdo con su importancia estratégica y

económica.2. En ningún caso se conocía con certeza los factores clave de servicio al cliente que exige

el mercado meta.3. No se segmentó a los clientes sobre la base del nivel de servicio. La mayoría de empresas

planificaban y median el nivel de servicio en función de las roturas de stock (enfoqueproveedor). No tomaban en cuenta el enfoque de plena satisfacción del pedido (Fill Rate)de clientes, sin backorders, ni ventas perdidas.

SOBRE LA GESTION DE ABASTECIMIENTO1. No se utilizaron reglas de negocio para la reposición de stock integrada a las metas

logísticas de la empresa.2. No se controlaba en forma continua los cambios en el margen de ventas, ni la influencia de

la competencia directa.3. Se reponía sobre la base de niveles históricos de consumo. No contaban con información

precisa sobre las necesidades de reposición basada en el cliente.4. No conocían el concepto de sincronización del inventario a nivel corporativo. Tampoco

habían establecido reglas para la reposición por transferencias.5. En la reposición de ítems, no se consideraron las oportunidades de ahorro que genera la

reposición coordinada de ítems, en términos de descuentos, bonificaciones, consolidaciónde contenedor.

6. El objetivo general fue la disminución del nivel de inventario para todos los ítems, sintomar en cuenta las necesidades de stock de cada cliente. Esta estrategia daba lugar acomprar “de menos” o “de más”, incluso a castigar productos estratégicos (ProductosGancho) que generan poco margen, pero atraen las ventas.

7. No utilizaban una metodología formal, integrada y estructurada de gestión de proveedores(KRALJIC3).

8. Tenían muncho desorden e ineficiencias en el uso de sistemas de compra centralizado,descentralizado y mixto.

SOBRE EL CONTROL DE GESTION1. Todas las empresas tenían debilidades sustantivas en el diseño de los procesos logísticos

y su correspondiente control interno.2. Tenían la creencia que al compartir la demanda con los proveedores y entregarles la

administración de los inventarios (VMI: vendor management inventory), es suficiente paralograr altos niveles de eficiencia en la cadena logística.

3. Todas las empresas estaban de acuerdo en que la adquisición de un sofisticado paquete desoftware (ERP), resolvería todos los problemas de gestión de demanda e inventario.

4. Todos opinaban que los cálculos matemáticos necesarios eran tema del “sistemainformático”, en otras palabras no valía la pena meterse a escudriñar y definir este tema.

5. No utilizaron el Balanced Scorecard, como herramienta de planificación logística.Obviamente los KPI(key performance indicators) logísticos, no alineaban acciones, recursosy metas.

6. Algunos habían establecido políticas de incentivos no alineadas a los objetivoslogísticos, muchas veces contradictorias. Por ejemplo: se premiaba a los compradores pormínimo inventario, pero se aplica el Lote Económico de Compras, el cual minimiza la sumadel costo de compra más el costo de mantener inventario.

7. Todos tenían una opinión favorable al uso de normas de calidad ISO(La OrganizaciónInternacional para la Estandarización) y buenas prácticas CLM (Council of logisticsManagement ), SCOR (Supply-Chain Operations Reference-model ), sobre todo en aquellas

3Peter Kraljic fue el primero en escribir un artículo en “Purchasing must become Supply Managment” en la Harvard Business Review (Sep-Oct 1983)

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empresas en las que es una exigencia, como por ejemplo las normas GMP (Buenas prácticas demanufactura), para el sector farmacéutico.

IV. EL MODELO SGR, PULL TOC

Los resultados del proyecto “Asunción” fueron utilizados por Angel Tello, para elaborar elModelo SGR (Star, Goal, Rope), como una propuesta de solución a la problemática de losinventarios, con el enfoque de la Teoría de Restricciones (Goldratt4), ver figura 1.SGR es un modelo de gestión de la demanda, inventario y abastecimiento centrado en el cliente,que consta de procedimientos, algoritmos informáticos, KPI, buenas prácticas y capacitaciónque garantizan resultados de alto impacto en la rentabilidad y el nivel de servicio.

En el desarrollo de este modelo se utilizó conceptos de Estadística Multivariable,Investigación Operativa, Teoría Logística, Contabilidad de Costos, Minería de Datos einteligencia de Negocios. En la actualidad SGR cuenta con un procedimiento estandarizado deimplementación, con las aplicaciones informáticas necesarias para crear un sistema del tipoSIG sobre el Back Office del cliente.

Figura No.1: Diagrama del modelo SGR

Fuente: Elaboración propia

1. Estrategia CorporativaEn la actualidad, los conceptos de diseño que se utilizan para construir un modelo de negocio,han evolucionado hasta concretarse en el Modelo Delta5. Este modelo integra los marcosconceptuales de la ventaja competitiva y la cadena de valor de Porter6, con la visión basadaen recursos de la empresa, complementando estos conceptos con una nueva perspectiva de EmpresaExtendida y una propuesta de valor que ofrece soluciones totales para el cliente. Losobjetivos y demás directivas corporativas emanadas del modelo de negocio y la PlanificaciónEstratégica son la base del modelo SGR.

2. Segmentación del Portafolio de ClientesIdentificar los componentes claves de servicio al cliente, es fundamental para establecer laestrategia de servicio al cliente. La segmentación de clientes parte de un análisisMultivariable, que resumimos a continuación:

2.1 Análisis Económico de ClientesCon este proceso se puede segmentar dinámicamente, el portafolio de clientes, debidamentetipificados si no son fácilmente individualizados. Los vectores que se utilizan son: tiempo,ventas y margen de contribución. Con esta segmentación puede examinarse atributos como:descuentos, devoluciones, costos de ventas y gastos logísticos, rentabilidad sobre el costo,rentabilidad sobre la venta. La información que genera este proceso permite obtener respuestasconcretas a las siguientes preguntas:

1. ¿Cuál es la estructura del portafolio de clientes en base a su importancia económica?2. ¿Qué clientes están en la zona de satisfacción, protección y turbulencia?

4 Eliyahu M. Goldratt. Nacido en Israel en el año de 1948, licenciado en Física de la Universidad de Tel Aviv, realizó su máster y doctorado en laUniversidad de Bar-Ilan, creador de la Teoría de Restricciones (TOC - Theory of constraints)5 Modelo Delta, un nuevo marco estratégico, Arnoldo C. Max, Massachussets Institute of Technology, Dean L. Wilde II, Dean & company6 Michael Eugene Porter (n. 1947), creador del concepto de ventaja competitiva y cadena de valor

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3. ¿Cuáles son los valores promedio de descuento, devoluciones, costo de ventas y gastoslogísticos y margen bruto por categoría económica de cliente?

4. ¿Qué compra cada segmento de cliente?, ¿Cuáles son los productos favoritos?, ¿Cuáles sonlas marcas favoritas?

5. ¿Cuáles son los clientes que están generando poco margen?, ¿Se debe a la cantidad, alprecio, al descuento o las devoluciones?

6. ¿Cuáles son los clientes que han dejado de comprarnos y desde cuándo?

2.2 Análisis Evolutivo de ClientesCon este proceso se puede segmentar dinámicamente el comportamiento evolutivo del portafoliode clientes. Los vectores del análisis son: Tiempo, cantidad vendida. A partir de estasegmentación se determina, con el mayor grado de confianza, atributos como: frecuencia,crecimiento y tendencia de compra.

Este análisis, permite obtener respuestas concretas a las siguientes preguntas:

7. ¿Cuál es la frecuencia de comprar de nuestros clientes?8. ¿Cuál es el crecimiento del portafolio de clientes?9. ¿Cuál es la tendencia de compra de cada cliente?

2.3 Análisis del Servicio de ClientesPara determinar los elementos de servicio que más valoran nuestros clientes (o el mercadometa), hemos utilizado técnicas de auditoría logística y análisis discriminante (TécnicaEstadística de análisis Multivariable), ver tabla No.2

Tabla No.2: Segmentación Clientes, Matriz Servicio-Cliente

A LTAC ritico s

REstraté gico s

Q

BA JAC o m u n e s

SP alan ca

P

BA JA A LTAP erfil d el C lien te

Serv

icio

Fuente: Elaboración propia

Para determinar la importancia del servicio a los clientes utilizaremos dos vectores, perfildel cliente y servicio, los cuales son definidos a partir de los siguientes atributos:

Perfil Cliente: Categoría Económica, Plazo promedio de pago, Potencial de Compra Anual. Servicio: Gasto logístico del servicio, Exigencia en Fill Rate, Exigencia en tiempo de

atención, Frecuencia de compra, Desarrollo logístico del cliente.

A partir de la discriminación de los clientes de acuerdo con las necesidades de servicio seelabora la estrategia logística correspondiente la que se traduce en un Service LevelAgreement (Acuerdo del Nivel de Servicio) para cada segmento.

Un SLA (Service Level Agreement) es un documento que define la relación entre el proveedor deun servicio y su cliente. En el SLA se identifica y define las necesidades del cliente, asícomo el compromiso de servicio y calidad del proveedor. EL SLA proporcionar un marco para lacomprensión mutua, simplificación de aspectos complejos, reducir las zonas de conflicto,fomentar el diálogo en el caso de que estos conflictos surjan y eliminar las expectativas pocorealistas. En el SLA se establece por lo menos:

Objetivos del Servicio Descripción de los Servicios, Calidad del servicio, Disponibilidad de los servicios, Tiempos de respuesta de los servicios, Procedimientos operacionales, Seguimiento del servicio y reportes, Nivel o frecuencia transaccional, Precios de los servicios. Plan de Contingencia, Protocolo de cambios del SLA.

3. Definición del Mix de ProductosEl portafolio de productos debe segmentarse dinámicamente a partir de atributos económicos,evolutivos y de servicio. Los criterios de segmentación que utilizamos son:

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a) Análisis económico del Inventariob) Análisis evolutivo del Inventarioc) Análisis de Preferencias

3.1 Análisis Económico del InventarioEs un proceso que determina dinámicamente el comportamiento económico del portafolio deproductos (SFU, UPC, SKU) por cada punto de venta. Los vectores que se utilizan son: tiempo,ventas y margen de contribución. Con esta segmentación puede examinarse atributos como:descuentos, devoluciones, costos de ventas y gastos logísticos, inventario, saldo detransferencias, compras, rentabilidad sobre el costo (Mark Down), rentabilidad sobre la venta(Mark Up).

A partir de La Base de Conocimiento que genera el Análisis Económico, se obtiene respuestasconcretas a las siguientes preguntas, en términos históricos o proyectados, por punto deventa:

10. ¿Cuál es la estructura del portafolio de productos en base a su importancia económica?11. ¿Qué productos están en la zona de satisfacción, protección y turbulencia?12. ¿Cuáles son los valores promedio de descuento, devoluciones, costo de ventas y gastos

logísticos y margen bruto por producto y categoría económica?13. ¿Cuáles son los productos que no vendemos y desde cuándo?, ¿Cuál es el saldo del stock

para estas categorías?14. ¿Cuáles son los productos que están generando margen negativo?, ¿Se debe a la cantidad,

al precio, al descuento o las devoluciones?15. ¿Se está comprando o produciendo de acuerdo con las necesidades del negocio?16. ¿Qué productos ha variado en su participación económica?, ¿Este cambio relevante se

debe al precio?17. ¿Cuál es el retorno financiero de la inversión total en inventario?, ¿Estoy ganando

realmente o solo es una utilidad contable?, ¿Cómo impacta la diferencia de cambio?

El resultado de este análisis es concluyente respecto al potencial económico del portafolio deproductos, así como de los cambios que se deben realizar para mejorarlo y mantenerlo enconcordancia con la planificación estratégica.

3.2 Análisis Evolutivo del InventarioEs un proceso que examina dinámicamente el comportamiento histórico de cada producto (SFU,UPC, SKU). Los vectores del análisis son: Tiempo, cantidad vendida. A partir de estasegmentación se determina, con el mayor grado de confianza, la estacionalidad, ciclaje ytendencia para cada producto; así mismo puede examinarse atributos como: frecuencia, rotura,latencia y eficiencia de ventas, ver tabla No.3.

Tabla No.3: Información del Análisis Evolutivo del Stock

Articulo XX-XX-XXXFrecuencia, dias 3 DIASVenta x Frecuencia, und 500Eficiencia de Ventas 45%Dias Con Stock 330Ruptura 4Dias c/ruptura 35Latencia 65%Dias c/latencia 96Tendencia (% variación mensual) 1,5Estacional SIInicio de Estación AbrilDuración de la estación, meses 3Unidades vendidas estación 6500Crecimiento 10%Alcance en dias 17Variación de Ventas 15%

Fuente: Elaboración propia

El Análisis Evolutivo del Inventario provee información para obtener respuestas concretas alas siguientes preguntas:

18. ¿Cuál es la segmentación del stock sobre la base del comportamiento de la demanda:regular, cíclica, ocasional y estacional?

19. ¿Cuál es la segmentación del stock sobre la base de la tendencia de venta: creciente,decreciente y constante?

20. ¿Cuál es la segmentación del stock sobre la base de la frecuencia de ventas?21. ¿Qué productos son estacionales, cuándo inicia su estación, cuánto dura y qué volumen

de unidades se vende y a que frecuencia?22. ¿Cuál es el alcance del inventario en cada punto de venta, sobre la base de la demanda

proyectada?

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23. ¿Cuál es la tasa de crecimiento de ventas que produjo la gestión comercial, en cadasegmento económico?

24. ¿Qué nivel de latencia y de eficiencia de ventas tiene cada producto?25. ¿El valor de los índices de rotación y alcance del stock?26. ¿Cómo se está comportando la rotura por artículo?27. ¿Cuál es el nivel de abastecimiento para cada producto (compras o transferencia)?28. ¿Qué artículos no han tenido ventas (o transferencia en el caso de almacenes

reguladores)?29. ¿Qué artículos tienen próximo vencimiento?

3.3 Análisis de PreferenciaEsta segmentación relaciona dinámicamente la categoría económica del producto (SFU, UPC, SKU),la categoría económica del cliente y el nivel de servicio deseado, ver Tabla No.4.

Tabla No.4: Segmentación de Preferencias

PreferenciaCategoríaEconómica A1 A2-B1 B2-C1-C2

Favorito A1 100% 100% 100%

A2-B1 80% 15% 15%

B2-C1-C2 20% 15% 5%

Productos Categoría de Cliente

NO favorito

Fuente: Elaboración propia

En esta segmentación se toma en cuenta la preferencia que tiene cada producto en el portafoliodel cliente, a partir de un default determinado, ver tabla No. 4. Sin embargo es posiblecambiar a discreción la preferencia de un producto; incluso asignarle la preferencia de“favorito” a un “producto nuevo” o a otro que “no debe faltar”. El objetivo es generar unaestructura de servicio conveniente.

A partir de la segmentación de preferencias se obtiene los siguientes índices de servicio:

(Fórmula 1)

(Fórmula 2)

A partir de ellos se puede generar, el índice de servicio del portafolio de clientes o delportafolio de productos, así como de cada uno de sus segmentos. Con esta segmentación podemosresolver las siguientes inquietudes:

30. Diseñar políticas de inventario que maximicen el nivel de atención a clientes, sinperjudicar la inversión.

31. Diseñar políticas de inventario que generen una mayor rentabilidad sobre la inversión.32. Detectar los productos de baja rentabilidad que actúan de “gancho” en las ventas.33. Formular acciones comerciales para consolidar productos en la categoría de favoritos.

El perfil de cada producto o del portafolio, alcanza una mayor definición cuando se combinanentre si los tres tipos de análisis descritos anteriormente. La información resultante es unaverdadera herramienta para formular acciones tácticas y estratégicas en la logística, elmarketing y las ventas que impactan en el Nivel de Servicio y la Rentabilidad del negocio.

4. Planificación de la Demanda:Este método ha sido probado con éxito en empresas del sector farmacéutico (Laboratorios,distribuidoras, cadenas de farmacias, etc.), importadores y mayoristas de electrodomésticos,repuestos y ferretería. El resultado de la aplicación de esta metodología en el forecast, esde un error promedio de 5% anual. Las características son:

a) Registrar las ventas, clasificándolas de normales y especiales. Ventas especiales sonaquellas que corresponden a eventualidades como: licitaciones, remates, donaciones, etc.

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Esta diferenciación se puede realizar identificando las ventas o creando depósitos(físicos o virtuales), desde los cuales se facturan estas ventas. Las ventas especiales,no deben tomarse en cuenta para los pronósticos.

b) La unidad de previsión será la SFU, el cual se define a partir de la relación entre losclientes y los productos. Por ejemplo los clientes (genéricos o individualizados) conproductos (ciclo de vida corto, medio y largo), generan las siguientes relaciones designificancia: Cliente-producto, Cliente-Familia, Ubicación-Producto y Ubicación-Familia. Aplicando este concepto al sector electrodomésticos la relación significante esUbicación-Familia y la unidad de previsión (SFU) es: televisor de 14 pulgadas (Familiade productos).

c) Tradicionalmente el resultado de forecast deviene del uso combinado de modelos de seriesde tiempos y modelos econométricos. Modelos de series de tiempo que manejanestacionalidad y tendencia (Holton Winters), demanda intermitente (Croston). Modeloseconométricos para valorar la influencia de factores externos.

d) Hemos reemplazado los métodos tradicionales de forecast con el método PEAE (PronósticoEstadístico con Ajuste Experto), el cual es de naturaleza dinámica. Este método se basaen un método mixto que involucra: Curve fitting, que permite el pronóstico grueso de la demanda. Expert Systems, que realiza el ajuste fino del pronóstico.

Con este método se obtiene perfiles de estimación muy estable y de baja desviación. Estemétodo permite administrar influencias competitivas (p.ej.: efecto bullwhip, roturas demercado), económicas, medioambientales y otros factores cualitativo/cuantitativo. Lascaracterísticas del modelo de proyección SGR son:

La unidad de pronóstico es el SFU. El horizonte de pronóstico es el año, los periodos pueden ser: el día, semana,

quincena, mes, bimestre, trimestre, etc. Desarrollamos el pronóstico de venta a partir del histórico de venta de cada cliente

hasta formar la relación cliente-producto Pronostica las ventas a partir de un ejercicio anterior (t-1), se logra mayor

precisión si se le provee el ejercicio tras anterior (t-2). Para el caso de productos nuevos o con histórico parcial (t-1), puede generar

pronostico (t) a partir del histórico de un producto referencial o simplemente tomaren cuenta un pronóstico ingresado manualmente.

Amortigua variaciones inaceptables, entre (t-1) y (t-2), o entre periodos contiguosdel histórico (t-1) o (t-2).

Utiliza un factor “λ” de crecimiento (aumento o disminución) Genera dinámicamente su propio factor de corrección presupuestaria “α”, a partir de

la variación presupuestaria acumulada. Toma en cuenta estadísticos como: tendencia, rotura, frecuencia, latencia y

eficiencia. Detecta parámetros para el caso de demandas estacionales, cíclicas y ocasionales.

e) El resultado del pronóstico, permite saber que comprara cada cliente en determinadomomento del ejercicio.

f) Incorporamos alarmas tempranas de alerta estadística, tales como: el RECM (raíz delerror cuadrático medio), la TVP (tendencia de la variación del pronóstico) y AFRO(Alcance fuera del rango de operación [alcance_mínimo; alcance_máximo]). Estainformación apoya el seguimiento del mercado y las variables más relevantes que afectanla demanda, justificando la razonabilidad de los ajustes

5. Estrategia avanzada de inventariosPara nuestro modelo hemos considerado las siguientes técnicas, ver figura No.2:

5.1 Balance de Materiales (Balance Materials): Definición exacta de las operaciones deentrada/salida a nivel logístico, contable, financiero, tributario e informático.

5.2 Nivel de Servicio Pleno (Fill Rate): muchas empresas planifican y miden el nivel deservicio en función de los quiebres de stock, lo cual constituye un enfoque de serviciodel proveedor. El enfoque en cambio, en la perspectiva del cliente, debe ser el ServicioPleno: fracción de la demanda que se satisface desde la bodega, sin backorders ni ventasperdidas. Ya que finalmente, lo que le interesa al cliente es satisfacer su pedido, y nolos quiebres de stock, ver fórmula 1.

5.3 Algoritmos de Transferencias (Cross filling): Es una forma de mejorar el Nivel de Serviciosin aumentar el nivel de los inventarios. El Cross filling de pedidos consiste en permitiren ciertos casos, los traspasos entre sucursales, bodegas, faenas. Suponiendo que tenemos3 Puntos de Ventas, cada uno con un Fill Rate del 80.01%,85.45% y 76.23% y unabastecimiento por Cross filling de 3.5%,1.5%,5.21% respectivamente, entonces:

Tabla No.5: Fill Rate con Cross FillingSucursal 1 Sucursal 2 Sucursal 3 Promedio

Fill Rate Inicial 80.01% 85.45% 76.23% 80.52%Cross Filling 3.50% 1.50% 5.21% 3.39%Fill Rate Final 83.51% 86.95% 81.44% 83.95%

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Fuente: Elaboración propia

El algoritmo minimiza el costo de las transferencias y maximiza la velocidad de consumo(depósitos con sobrantes y mínima velocidad de consumo le entrega a depósito con faltantesy máxima velocidad de consumo), siempre que el costo de quiebre de stock sea mayor alCosto de transporte de emergencia.

El Cross filling beneficia fuertemente a los ítems con Servicio Pleno (Fill Rates) bajos yaumenta la utilización del inventario. En las transferencias puede utilizarse productossustitutos.

5.4 Algoritmos para el Sugerido de Compra (Purchase Filling). Los modelos de inventariosmultinivel, permiten optimizar simultáneamente los niveles del inventario en toda lacadena, eliminando el efecto látigo, y el resultado es mejor servicio, costo más bajo, omejora de ambos, dependiendo del modelo utilizado. Nosotros, a partir del modelo de Mattay Sinha (1995), orientado al servicio y costo, hemos elaborado un modelo con lassiguientes características:

Figura No.2: Sincronización del Inventario

Fuente: Elaboración propia

Modelo de 2 niveles (Centro Distribución: CD; y “n” Puntos de Ventas)

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Todos los Puntos de Ventas y el CD deben tener el mismo período de reposición R Política de alcance máximo en los Puntos de Ventas (R, S: order-up-to-level) Donde R:

período de reposición Política punto de reorden y alcance máximo en el CD (s: ROP; S : order-up-to-level) Distribuciones de demanda en los Puntos de Ventas se asumen normales e independientes,

con diferentes medias y coeficientes de variación. Cuando el inventario en el CD es inferior al tamaño de la orden, se atienden

parcialmente las solicitudes de reposición, y el saldo queda en backorder. El alcance del stock, en el punto de reorden debe ser mayor o igual al “lead time” del

proveedor. El stock de seguridad (SS), toma en cuenta el nivel de servicio, la rotura y la

variación del “lead time” del proveedor, el periodo de aplicación.

5.5 Algoritmos de Consolidación de la reposición (Strengthened replacement): Los métodostradicionales, EOQ (lote económico) y el ROP (Punto de Pedido) no permiten aprovechar lasoportunidades de consolidación en la reposición de ítems.

Proponemos un método basado en la sincronización de las necesidades de reposición porproveedor, en función al alcance del stock. Esta técnica ofrece notables ventajas cuandoel lead time del proveedor es muy alto, caso de las importaciones.

6. Estrategia avanzada de ComprasEL proceso de adquirir ciertos recursos para la realización de las operaciones en una empresa,al mínimo costo, con la calidad adecuada y en el momento oportuno, fue estructurado de lasiguiente manera:

a) Consolidación de pedidos sin perder la relación pedido-punto de venta a partir delsugerido de compra.

b) Análisis de precios por proveedor a los efectos de gestionar el margen.c) Flexibilidad, para cambiar proveedor o productos.d) Gestión de proveedores, utilizando el modelo de Kraljic automatizado.e) Creación de acuerdos corporativos de compra, con incentivos y premios para la empresa,

sin que esta genere overstock.f) Generación de órdenes de compra a partir de Proformas.g) Actualización “on line” del circuito pedido, proforma, orden de compra, recepción,

inventario, tesorería.

El proceso de compra afecta de manera indirecta el flujo de bienes dentro del canal desuministros físico. Las decisiones relacionadas con la selección de los puntos de envió delproveedor, la determinación de las cantidades de compra, el momento oportuno del flujo desuministros, y la selección de la forma, y los métodos de transportación del producto sonalgunas de las decisiones importantes que afectan los costos de logística.

7. Control y buenas prácticasActualmente, las empresas tienen grandes vacíos en la medición del desempeño de lasactividades logísticas de abastecimiento y distribución a nivel interno (procesos) y externo(satisfacción del cliente final). El adecuado uso y aplicación de estos indicadores y losprogramas de productividad y mejoramiento continuo en los procesos logísticos de las empresas,son claves para la generación de ventajas competitivas frente a la competencia nacional einternacional. Nosotros proponemos para nuestro caso, en el marco de la teoría derestricciones, dos grupos de indicadores:

Indicadores Gerenciales: Margen Comercial, Presión de ventas, Stock A1, stockinmovilizado, Índice de rotura, Rotación del Inventario, Compras y transferencias,periodo promedio de Pago, periodo promedio de cobro, ver tabla No. 1.

Indicadores Logísticos: recepción, registro, almacenamiento, picking, packing, ruteo,despacho, transporte, logística inversa.

En segundo término, el control logístico ha evolucionado a partir de las normas ISO y SCOR.Inclusive se han puesto en vigencia normas logísticas especificas, tal es el ejemplo de laindustria de los alimentos y la farmacéutica.

Finalmente, hay que mencionar la aparición de sistemas de remuneración basados enproductividad logística, es decir, para cada actividad o proceso existe un sistema deremuneración basada en objetivos y productividad.