Decisiones macro y micro – parte 1/2

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¿De qué dependen los resultados de las empresas? De las decisiones: las macro decisiones fijan un norte, las micro decisiones son la ejecución.

Si usted trabaja en una empresa que fabrica o comercializa algo, estoy seguro de que está de acuerdo conmigo en una decisión macro: mantener un alto nivel de servicio al cliente es la más alta prioridad.

Esa es una decisión de alto nivel, macro. Una alternativa sería: “la más alta prioridad de nuestra empresa es reducir los costos, aunque eso signifique atender mal a algunos clientes”. Supongo que usted ya tiene la experiencia suficiente para saber que esta decisión tiene mayores costos en el mediano y largo plazo, por lo que me quedaré con la primera decisión macro: cumplir la promesa a los clientes es la primera prioridad.

Ahora miremos las posibles promesas que hacen un gran proporción de empresas. Son básicamente dos posibles promesas:

  1. Prometen entrega inmediata.
  2. Prometen un plazo de entrega.

La promesa 1 la hacen empresas que producen productos estandarizados, donde los clientes no tienen tolerancia para esperar el tiempo de suministro (producción y/o transporte) porque hay otros proveedores que tienen entrega inmediata. Y para cumplir con esa promesa de entrega inmediata es necesario mantener inventario.

Cada vez que un cliente hace un pedido y usted no tiene inventario, esto es una venta perdida. A eso le decimos stock out o quiebre de inventario o faltante. Suponga que usted mantiene un portafolio de 150 ítems, y 35 de ellos están en quiebre de stock. Eso da 23% de stock outs. ¿Qué cantidad de ventas perdidas va a tener debido a esto? Para responder a esa pregunta, que es la relevante, debemos entender que no todos los ítems se venden en el mismo volumen. Pareto describió este fenómeno como una asimetría 80/20; el 80% de las ventas se hacen con el 20% de los ítems. Sabemos que 80/20 es solo una indicación de la asimetría. A veces es 70/30 y otras veces es 90/10.

Lo importante es que si dentro de nuestro 23% hay varios ítems de alta rotación, las ventas perdidas son más que 23%, a veces mucho más. Conocí un caso hace años, donde una empresa con unos 250 SKU (ítems) tenía un 5% de quiebres. Cada semana eran ítems distintos, pero los quiebres se mantenían en 5%. Ellos decidieron algo realmente atrevido: decidieron eliminar los quiebres teniendo exceso de inventario. Y lo lograron. Después de ocho meses de mantener esa acción, las ventas se incrementaron 40%. Este es un experimento que no recomiendo, pero que demuestra lo que estoy diciendo. Habitualmente el error fue subestimar la venta de los ítems que se agotan, por lo que su rotación es mayor que la estimada originalmente.

La historia de esa empresa no termina bien. El primer año incrementaron las ventas 40%, pero el exceso de inventario les provocó problemas desde el segundo año:

  • Agotó espacio de almacenamiento y empezó a ser muy caro seguir creciendo en inventario, sobre todo si se requiere pagar por espacio adicional. Fíjese que el problema es que los ítems que se produjeron y no se venden, se acumulan. Y uno sigue produciendo más rápido de lo que desocupa espacio.
  • El dinero para seguir creciendo en inventario también es limitado, y después tampoco pudieron mantener los quiebres en cero.
  • Muchos de los productos en exceso eran perecibles y debieron afrontar una gran pérdida por mermas.

En este caso vemos que la decisión macro es la misma que yo habría tomado: máxima prioridad para cumplir la promesa de entrega inmediata.

Y cada día, ¿qué decisiones micro tomó esa empresa para alinearse con la decisión macro? En este caso fue fabricar en exceso, lo que importa es no perder ventas. Es con esta decisión que yo no estoy de acuerdo.

Los resultados observados en quiebres y en inventario son producto de las decisiones micro, de esas decisiones de cada día. Concretamente, para cada ítem hay que decidir cada día si se produce o no, y en qué cantidad. Lo mismo es aplicable para decidir si se despacha a otros nodos de la cadena de suministro.

Es un lugar común decir que no importa que tan buena sea una estrategia si falla en la ejecución. Es decir, las decisiones macro son normalmente muy buenas. Son las decisiones micro las que conducen a un resultado distinto al esperado. Muchas personas piensan que no es posible lograr un fill rate de más de 94% permanentemente, porque el costo lo hace inviable, y se conforman con un nivel “aceptable” de quiebres.

Aprendí del Dr. Goldratt directamente a no conformarme con un resultado de transigencia. Y en este tema, la solución de Teoría de Restricciones ha logrado reducir inventarios y costos al mismo tiempo que la disponibilidad se acerca al 100% en miles de empresas, de todos los tamaños y de las más diversas industrias, a lo largo de décadas.

¿Por qué las micro decisiones de la mayoría de las empresas producen esos resultados subóptimos? Es porque se basan en supuestos equivocados. Todo proviene de que el tiempo entre las reposiciones (órdenes de producción, o de compra, o de despacho) es variable y es más largo del necesario. Ese tiempo es el factor principal en la cantidad de inventario necesario para tener disponibilidad, resultando en una cantidad más grande de la que se pueden permitir las empresas, por sus limitaciones de espacio y/o de capital.

¿Por qué el tiempo entre reposiciones es largo y variable? Porque resulta de calcular EOQ (economic order quantity – cantidad económica de orden) y de usar técnicas de MIN/MAX o punto de reorden. Ambos conceptos considerados la base de la administración óptima de inventarios. Y se basan en el supuesto equivocado de que los costos de operación se absorben uniformemente en cada unidad de producto al producirla, comprarla o transportarla.

Si uno fija la frecuencia y ese tiempo lo hace pequeño, la cantidad de inventario para garantizar disponibilidad es menor, al punto de que ni espacio ni capital son restricciones activas, por lo tanto se logra el doble objetivo de reducir el inventario y de elevar el fill rate hasta cerca de 100%.

La próxima vez que le digan que es imposible lograr un fill rate de más de 94-96%, piense de nuevo y más profundamente acerca de las relaciones causales en su sistema.

La promesa 2 la examino en el siguiente artículo.

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