Una función menos mencionada en la gestión del inventario y de la demanda es la segmentación, aunque creo que es la base para crear un plan eficaz. Al clasificar tus productos en categorías diferenciadas, puedes adaptar tu forecasting, la definición de políticas y las estrategias de reposición para ajustarlas a las características específicas de cada grupo.
Grupos de segmentación que normalmente considero
En mi opinión, hay siete grupos esenciales que constituyen la base de cualquier ejercicio de segmentación que realizo.
- New Items (artículos nuevos): Son productos recién introducidos que carecen de datos históricos. Requieren un enfoque diferente, basándose a menudo en análisis de mercado y comparaciones con productos similares en lugar de métodos tradicionales de forecasting.
- End-of-Life Items (artículos en fin de ciclo de vida): A medida que los productos se acercan al final de su ciclo de vida, la demanda puede volverse impredecible. La planificación de estos artículos implica tomar decisiones de last-time buy y gestionar los niveles de stock para minimizar excesos evitando al mismo tiempo roturas de stock.
- Items with Insufficient Data Points (artículos con datos insuficientes): Algunos productos se mueven tan lentamente que no tienen suficientes datos históricos para generar forecasts fiables. Métodos alternativos, como el forecasting cualitativo o el uso de productos análogos, pueden ser más efectivos.
- Erratic Items (artículos erráticos): Estos artículos muestran una demanda impredecible y sin un patrón claro. Suelen requerir un enfoque centrado en una reposición más reactiva que en el forecasting.
- Intermittent Items (artículos intermitentes): La demanda de estas piezas se produce a intervalos irregulares. Se necesitan técnicas de forecasting especializadas, como el método de Croston, para gestionar esta demanda esporádica.
- Lumpy Items (artículos irregulares): Caracterizados por picos de demanda grandes e infrecuentes, los lumpy items son difíciles de predecir. Los buffers de inventario y estrategias flexibles de supply chain son esenciales para gestionarlos.
- Normal Items (artículos normales): Finalmente, estos artículos tienen patrones de demanda estables y previsibles. Los métodos estándar de forecasting, como las medias móviles o el suavizado exponencial, suelen ser eficaces y es probable que se repongan de forma automática.
Una única solución no sirve para todo
Cada uno de estos grupos requiere un enfoque distinto de forecasting y de definición de políticas. Aplicar un método “café para todos” a categorías tan diversas puede generar problemas significativos. Por ejemplo, intentar hacer forecasting de artículos erráticos del mismo modo que de artículos normales puede dar lugar a malas decisiones de inventario y fallos de nivel de servicio.
La IA: mejorando la segmentación y la adaptabilidad
La Inteligencia Artificial (IA) es una herramienta muy potente para perfeccionar la segmentación. La IA puede analizar enormes volúmenes de datos y clasificar con precisión los artículos en los grupos adecuados. También puede monitorizar los datos de forma continua para identificar cuándo cambian las características de un artículo, indicando que podría funcionar mejor en otro grupo. Esta capacidad de adaptación garantiza que la segmentación siga siendo pertinente y eficaz con el tiempo, permitiendo un forecasting y una gestión del inventario mucho más precisos.
Cuidado con una limpieza de datos incorrecta
Además, unos procesos inadecuados de depuración de datos antes de realizar el forecasting pueden eliminar información crucial. Por ejemplo, suavizar los datos históricos de artículos erráticos puede eliminar justamente los picos que son esenciales para comprender sus patrones de demanda. Por ello, aplicar las técnicas adecuadas de depuración y preparación de datos, específicas para cada segmento, es fundamental.
En resumen
La segmentación es la base de una planificación exitosa en la gestión del inventario y de la demanda. Al reconocer las características únicas de cada grupo de artículos y adaptar tu enfoque en consecuencia, puedes mejorar la precisión del forecasting, optimizar los niveles de inventario y reforzar el rendimiento global de la supply chain. Con la potencia añadida de la IA, puedes garantizar que tu segmentación se mantenga dinámica y responda a los cambios en las características de los artículos.
Think flow,
Kevin Boake
