Recomendaciones de reabastecimiento de la cadena logística, pros y contras

“En aquella época previa al Covid-19 “éramos tan felices, y no lo sabíamos”. Existía un comportamientos y demandas predecibles, pronósticos precisos y sabíamos sobre aquellos artículos más erráticos a los cuales debíamos hacerles seguimiento”, afirma Jorge Enrique Portela, Solution Architect de Blue Yonder, 18 años de experiencia en Planeación de la Demanda y Reabastecimiento Estratégico.

Y asegura además que “hasta que la pandemia lo cambió todo. Entramos al ‘lockdown’, al paro de actividades repentino, cierres totales o parciales de comercios, restricciones de horarios, compras de pánico y toques de queda, entre los nuevos sucesos producidos en pocas semanas. Casi todo se volvió impredecible en la cadena de abastecimiento de productos. La demanda de unos cayó por los suelos y otros subieron mucho. La precisión del pronóstico se volvió en algo inalcanzable, y las empresas se volvieron más reactivas que proactivas.

Cuando una gran empresa cervecera en México anunció que dejaría de producir, los consumidores más fanáticos de la birra -no pocos- dejaron vacíos los escaparates del supermercado. Y en pocos días, la gente migró a otras bebidas alcohólicas. En el área farmacéutica, los medicamentos genéricos empezaron a tomar la demanda de aquellos de patente. También se produjo canibalizaciones donde productos como el agua mineral que se vendía en formato de 1 litro, pasó a las garrafas de 10 litros. Pero estamos en una tercera etapa, que algunos pueden llamar “la nueva normalidad”, donde se mantiene una demanda poco predecible, incertidumbre y en la que se pueden establecer preguntas como: ¿la gente mantendrá la inercia de las compras por internet? ¿Volverá a la frecuencia de antes en tiendas físicas? ¿En cuánto tiempo? De los hábitos de consumo durante la cuarentena ¿cuáles se quedan y cuáles no? ¿Qué es lo que viene? ¿Cómo mejoramos el reabastecimiento de las sucursales? Tras relacionarnos con los clientes del área retail y abastecimiento, la problemática actual que ellos enfrentan se está dando en 1) demandas históricas de consumo atípicas, 2) imprecisión en los pronósticos, 3) incremento en la demanda de productos en canales alternos de venta, y 4) un incierto ‘Fill Rate’ de proveedores (indicador que mide la cantidad que entregamos a los clientes con respecto de lo que nos solicitó).

Veamos cuáles son las recomendaciones: De partida, una acción clave es prestar atención de las excepciones históricas, pues es una radiografía de nuestro producto en el mercado, nos dice qué pasa a nuestro alrededor. Unido a lo anterior, se deben realizar ajustes en la historia, lo que permite calcular la diferencia entre venta real de un periodo con la venta esperada (lo que aplica, por ejemplo, en productos canibalizados). Se recomienda ignorar (no hacer ajustes) para periodos con historias pobres o nulas. Los ajustes en la historia se basan en inteligencia de mercado, corrigen la historia y mejoran el pronóstico, y se aplican de forma automática y proactiva por medio de planes y eventos. Entre los contras está el hecho de que requiere un profundo conocimiento del comportamiento real del producto, no se permiten los periodos “ignorados” parciales, son acciones correctivas y no proactivas en la historia y no aplican de forma masiva.

Otra acción sugerida para este periodo: determinar planes y eventos que es bueno usar cuando se tiene certeza del posible comportamiento de la demanda de los productos. Basado completamente en inteligencia de mercado, permite una auto-segmentación de la historia promocional, ayuda a garantizar las existencias de producto por parte de proveedores y son módulos basados en la planeación más que en la reacción. Lo malo es que tiene una alta dependencia de inputs ajenos al usuario y de los inventarios de los proveedores; requiere de una amplia visión de los sucesos venideros (dentro de un marco de estabilidad) y una mala definición puede causar efectos negativos en el inventario.

Luego debemos considerar el Freeze Forecast, que es información que influye en la demanda futura y que el sistema desconoce, porque no lo ve (noticias, por ejemplo, de un Ministro de Salud en torno a la cuarentena y que impacta la entrada a los colegios). Así como garantiza un pronóstico basado en la inteligencia de mercado, permite que el sistema actualice datos de presión de la demanda para un artículo y previene la actualización del pronóstico ante grandes fluctuaciones en la demanda. Entre los contras, no se generan excepciones históricas durante el lapso del freeze, requiere monitoreo constante para la actualización, y los periodos de freeze deben ser cortos y actualizados con base a la tendencia del mercado.

Otro tema es el manejo de stock de seguridad manual, reserva definida para cubrir las desviaciones a la demanda, y es clave para definir el OUTL (cantidad máxima que debemos tener de un producto). Este manejo previene sobre-inventarios para productos perecederos y de alta demanda, y garantiza un mínimo de stock de seguridad calculado o el definido por el usuario. Eso sí, una configuración errónea puede causar sobre-inventarios, requiere validaciones y actualizaciones constantes y asume que el OUTL será cubierto en su totalidad.

Otra recomendación de uso son los perfiles estacionales que permiten mejorar la precisión del pronóstico y sus efectos en el inventario. Ahora, so lo tiene errado, mejor no tenerlo. Por otro lado, mientras mayor los niveles de servicio, mayor el stock de seguridad, siendo clave en el abasto de productos en esta cuarentena. Está directamente ligado a la clasificación ABC, calculo dinámico que puede estar basado en ventas o margen, y ayuda en la definición de estrategias comerciales sobre productos prioritarios. En contra, señalar que una mala asignación de nivel de servicio puede generar problemas de inventario, y la actualización del ABC son altamente dependientes de la ejecución del usuario “on request”.

Finalmente, es bueno tener en cuenta, como parte de la gestión, la administración de la escasez que permite optimizar el envío de los productos hacia las tiendas y la periodicidad de pronóstico, permitiendo que el sistema sea más reactivo a los cambios en la demanda (Wki). 

No volveremos a la normalidad en la que vivíamos, porque quizás la normalidad en la que vivíamos era el problema. Debemos adecuarnos, y no tratar de hacer lo mismo de antes, o si no, haremos las cosas mal. Esta no es una receta para todos, cada país y ciudad tiene su casuística propia. Es clave entender nuestro entorno, meter la información a la herramienta para que puedan pronosticar y así, lograr que la cadena siga salvando el mundo”, explica Jorge Enrique Portela.