Pocas horas despu茅s de la muerte de Elvis Presley en 1977, sus fans corrieron a las tiendas de discos y vaciaron las estanter铆as. Un comerciante vio c贸mo desaparec铆a todo su stock de discos de "el Rey" en apenas 10 minutos. Y lo peor es que las tiendas no esperaban recibir nuevas entregas durante bastantes d铆as. El gran dilema de los comerciantes sobre cu谩ntos discos nuevos pedir -cuando las fuentes del sector calculaban que la fiebre causada por la muerte de Elvis podr铆a traducirse en unas ventas de 100 millones de discos adicionales- dej贸 a los fans con un palmo de narices.
La gesti贸n de inventarios ha mejorado mucho en los 煤ltimos 30 a帽os, pero "tener stock o no", sobre todo en casos como el del ejemplo de las tiendas de discos, sigue siendo la gran cuesti贸n.
Ser铆a estupendo poder planificar siempre con antelaci贸n, saber exactamente la cantidad de producto que querr谩n los clientes y cu谩nto tiempo se tardar谩 en reponer el stock. Pero los pedidos urgentes ya no vienen de una f谩brica cercana, como ocurr铆a en tiempos de Elvis, sino de lugares lejanos, incluso de otros continentes, lo que hace a煤n m谩s dif铆cil para los encargados de los almacenes calcular las complejidades de los costes de inventario frente a las penalizaciones por retraso en la entrega.
En su documento de investigaci贸n "", V铆ctor Mart铆nez de Alb茅niz y Alejandro Lago, ambos profesores de Operaciones, Informaci贸n y Tecnolog铆a del 天美传媒, tratan de sincronizar los pedidos de reposici贸n analizando todos y cada uno de los movimientos de los clientes.
Bas谩ndose en sus c谩lculos, los autores afirman que puede ser mejor no planificar a plazo cuando se hace un pedido: a veces planificar para hoy o ma帽ana -cliente a cliente, venta a venta- puede ser la estrategia de abastecimiento m谩s inteligente.
El modelo para un inventario eficaz
Los autores toman como modelo un caso habitual: una empresa distribuye a sus clientes un 煤nico producto, que a su vez se lo suministra un proveedor externo ubicado lejos de su negocio. El tiempo de entrega (tiempo que trascurre desde que se detecta la necesidad de una reposici贸n hasta su llegada a la tienda) es fijo y el inventario se gestiona mediante un sistema est谩ndar de revisi贸n peri贸dica y pedidos.
La empresa comprueba el nivel del inventario y hace un pedido al proveedor, el cual entrega el producto en un plazo de tiempo determinado. Se sirve a los clientes si hay stock. Si no, tienen que esperar y se les sirve despu茅s, por orden de llegada, cuando se recibe el nuevo pedido.
Al final, la empresa acaba pagando una cantidad por cada unidad mantenida en stock y una penalizaci贸n por cada unidad retrasada. Pero tambi茅n acabar谩 disponiendo de la informaci贸n necesaria sobre costes, precios y demanda pasados y presentes. Mart铆nez de Alb茅niz y Lago formulan sus pol铆ticas a partir de este modelo.
Pol铆tica de probabilidad b谩sica
La pol铆tica de reposici贸n 贸ptima suele ser una pol铆tica de stock b谩sico, es decir, existe un nivel de stock 贸ptimo, por lo que deber铆a igualarse el nivel de inventario a ese objetivo, o no hacer nada si el nivel actual est谩 por encima de ese objetivo. Esta pol铆tica suele dar resultado en situaciones sencillas, en las que el tiempo de entrega y los costes son fijos.
En cambio, cuando los costes y los precios var铆an, no existen muchas f贸rmulas para calcular el nivel de stock b谩sico, as铆 que se ha recurrir a una simulaci贸n u optimizaci贸n num茅rica. Dado que este enfoque "puede acusar la maldici贸n de la dimensionalidad", los profesores del 天美传媒 parten de otros m茅todos que evitan ese problema en un contexto de nivel 煤nico; demanda, costes y precios inciertos, y tiempo de entrega fijo.
"Nos hemos concentrado en operacionalizar las pol铆ticas de pedidos, proporcionando, bajo determinadas circunstancias, f贸rmulas de forma cerrada para determinar si hay que hacer un pedido o no."
En el marco del enfoque de descomposici贸n de una sola unidad, los autores explican las circunstancias bajo las cuales la denominada pol铆tica miope es 贸ptima.
"Nuestra condici贸n sobre el proceso de demanda es m谩s general de lo que suele pensarse", se帽alan. "Por ejemplo, algunos acad茅micos ponen como requisito que la demanda sea estoc谩sticamente creciente, mientras que nosotros s贸lo exigimos que la probabilidad de la llegada de un cliente determinado aumente con el tiempo".
Para decidir si hacer un pedido o no, los autores recomiendan un tipo de regla de reposici贸n llamada pol铆tica de probabilidad b谩sica. Esto quiere decir que s贸lo se hace un pedido asociado a un cliente determinado si la probabilidad de su llegada dentro del tiempo de entrega es superior a un umbral fijado por los procesos de costes y precios. Aunque esta teor铆a equivale te贸ricamente a un nivel de stock b谩sico 贸ptimo, conceptualmente permite que la decisi贸n de reposici贸n se tome individualmente para cada uno de los clientes.
En definitiva, a la hora de reponer un producto, las pol铆ticas miopes pueden ser 贸ptimas bajo determinadas condiciones. A帽aden los autores que estos resultados se pueden aplicar directamente a los pedidos por lotes.