1. No category

Simulación de los buffers de
DDMRP
¿Qué tan robustos son los buffers de DDMRP? Para probar la
resiliencia del método DDMRP tanto en entornos con Lead Times
largos como cortos, utilizamos datos completamente aleatorios
suministrados por 57 fuentes diferentes. Los resultados hablan por
sí solos.
Erik Bush
CEO
www.demanddriventech.com
Simulación de los buffers de DDMRP basado en
una demanda dada al azar por los asistentes a
APICS 2014.
Resumen
Demand Driven Technologies fue expositor en
la Convención APICS 2014 en New Orleans,
Luisiana. Con el fin de hacer una demostración
de la robustez de los buffers de Demand Driven
MRP, DD Tech recolectó valores de demanda al
azar, de un artículo hipotético, entre los visitantes a su stand. El
objetivo del ejercicio era ilustrar cómo un buffer de DDMRP logra
alcanzar un nivel de servicio al cliente muy alto y una alta rotación de
inventario sin el uso de un pronóstico, haciendo reposición por
demanda real.
A cada participante del estudio se le dio una tarjeta y se le pidió
escribir 10 días de registros de demanda que podían ser cualquier
valor entre 0 y 500. No se impuso ninguna otra restricción a los
valores entregados por los participantes. Las tarjetas diligenciadas
completamente y que iban siendo presentadas por los visitantes eran
introducidas en una herramienta de simulación de DDMRP del
Demand Driven Technologies. Un ejemplo de una tarjeta diligenciada
completamente se observa a la derecha.
Detalles de la simulación
Con un total de 57 participantes en el estudio, fuimos capaces de
modelar la Parte 1 para un año completo. La Parte 2 la modelamos
usando los 200 días de demanda que no se utilizaron en la parte 1 y
reutilizamos los 165 primeros días de la Parte 2 de la demanda para
completar un análisis de todo el año.
Los detalles de los parámetros claves para cada parte fueron los siguientes:
www.demanddriventech.com
Además, configuramos los buffers para tener la capacidad de calificar picos de orden sólo con 3 días de
antelación. Esto limita el beneficio que tendría la calificación del pico de la orden sobre los resultados
alcanzados por el buffer. El Umbral del pico de la orden se fijó en el 10% de la zona roja.
Parte 1 – Resultados de la simulación Parte 1
La simulación de la demanda de la parte 1 dio un resultado de 100% en nivel de servicio al cliente y una
rotación de inventario de 6,43 para un artículo con Lead Time de 90 días. Los buffers aumentaron
rápidamente de tamaño durante los primeros meses de la simulación, ya que la demanda
proporcionada por los participantes fue mucho mayor que el supuesto de partida del CPD de 30
unidades por día.
Resumen de los resultados claves de la Parte 1
Resultados de la simulación
Inv. físico promedio
Rotación anual
Demanda total
Demanda promedio diaria
Demanda máxima
Órdenes de suministro
Tamaño promedio de orden
8,551
6.43
54,967
151
500
20
2,911
Inv. físico mínimo
Inv. físico máximo
Nivel de servicio
Días de agotados
1,369
14,280
100%
0
1 Widget
30000
25000
20000
15000
10000
5000
0
1/1/2014
2/1/2014
3/1/2014
4/1/2014
5/1/2014
6/1/2014
TOR
7/1/2014
TOY
TOG
8/1/2014
9/1/2014
10/1/2014
11/1/2014
12/1/2014
On Hand - End of Day
La gráfica de tendencia del buffer demuestra lo rápidamente que este se ajustó a una mayor demanda
promedia de 151 unidades por día, comparada con el supuesto inicial. La tasa del consumo promedio
diario real fue cinco veces el supuesto inicial y puso en riesgo la disponibilidad del inventario físico, el
cual tocó fondo en 1368 unidades. Sin embargo, la entrada de pedidos generados a principios del año
ubicó el buffer de nuevo en una posición adecuada para mantener el nivel de servicio el resto del año.
A continuación, dejamos de incluir los picos calificados con los siguientes resultados:
Resultados de la simulación
Inv. físico promedio
Rotación anual
Demanda total
Demanda promedio diaria
Demanda máxima
Órdenes de suministro
Tamaño promedio de orden
8,603
6.39
54,967
151
500
20
2,936
Inv. físico mínimo
Inv. físico máximo
Nivel de servicio
Días de agotados
980
13,376
100%
0
www.demanddriventech.com
1 Widget
30000
25000
20000
15000
10000
5000
0
1/1/2014
2/1/2014
3/1/2014
4/1/2014
5/1/2014
6/1/2014
TOR
7/1/2014
TOY
TOG
8/1/2014
9/1/2014
10/1/2014
11/1/2014
12/1/2014
On Hand - End of Day
Sin el beneficio de 3 días de visibilidad hacia adelante de las órdenes de venta, el buffer sigue
alcanzando el 100% de nivel de servicio al cliente durante todo el año. El inventario físico mínimo se
redujo a 980 unidades - un poco menos de 7 días de suministro.
En ambos escenarios fueron generadas 20 órdenes de suministro durante el año, con un tamaño
promedio de orden de un poco más de 2.900 unidades.
Parte 2 – Resultados de la simulación
La simulación de la parte 2 dio como resultado 100% de nivel de servicio al cliente y una rotación de
inventario de 15,56. El inventario físico mínimo fue de 380 unidades, y sugiere que un incremento de la
cobertura de seguridad de la zona roja sería apropiado para reducir aún más el riesgo de agotados.
Resumen de los resultados claves de la Parte 2
Resultados de la simulación
Inv. físico promedio
3,670
Inv. físico mínimo
380
Rotación anual
15.56
Inv. físico máximo
7,776
Demanda total
57,105
Nivel de servicio
100%
Demanda promedio diaria
156
Días de agotados
0
Demanda máxima
500
Órdenes de suministro
Tamaño promedio de orden
48
1,187
2 Gazoonk
10000
9000
8000
7000
6000
5000
4000
3000
2000
1000
0
1/1/2014
2/1/2014
3/1/2014
4/1/2014
5/1/2014
6/1/2014
TOR
7/1/2014
TOY
TOG
8/1/2014
9/1/2014
10/1/2014
11/1/2014
12/1/2014
On Hand - End of Day
En la simulación de la Parte 2, el tamaño del buffer varió mucho más ya que el consumo promedio
diario se desvió de la media con un patrón más "estacional" que en la Parte 1. Esto además ilustra cómo
los buffers de DDMRP son resistentes a cambios en las tasas de demanda, proporcionando un alto nivel
de servicio al mismo tiempo que logra a una rotación de inventario muy alta.
Durante el año se generaron 48 órdenes de suministro que logran la tasa rápida de rotación del
inventario.
www.demanddriventech.com
Igual que en la parte 1 quitamos los picos calificados. Al hacerlo, experimentamos 2 días de agotados y
un nivel de servicio del 99,5%.
Resultados de la simulación
Inv. físico promedio
3,509
Inv. físico mínimo
Rotación anual
16.27
Inv. físico máximo
8,328
Demanda total
57,105
Nivel de servicio
99,5%
Demanda promedio diaria
156
Días de agotados
2
Demanda máxima
500
Órdenes de suministro
Tamaño promedio de orden
(125)
51
1,137
2 Gazoonk
10000
8000
6000
4000
2000
0
1/1/2014
2/1/2014
3/1/2014
4/1/2014
5/1/2014
6/1/2014
7/1/2014
8/1/2014
9/1/2014
10/1/2014
11/1/2014
12/1/2014
-2000
TOR
TOY
TOG
On Hand - End of Day
Aunque un nivel de servicio de 99,5% es considerado excelente por la mayoría de los clientes,
enfrentamos el número de días de agotados incrementando el porcentaje de seguridad de la zona roja
del 120% al 150% con los siguientes resultados:
Resultados de la simulación
Inv. físico promedio
3,865
Inv. físico mínimo
235
Rotación anual
14.78
Inv. físico máximo
8,328
Demanda total
57,105
Nivel de servicio
100%
Demanda promedio diaria
156
Días de agotados
0
Demanda máxima
500
Órdenes de suministro
Tamaño promedio de orden
50
1,161
2 Gazoonk
12000
10000
8000
6000
4000
2000
0
1/1/2014
2/1/2014
3/1/2014
4/1/2014
5/1/2014
6/1/2014
TOR
7/1/2014
TOY
TOG
8/1/2014
9/1/2014
10/1/2014
11/1/2014
12/1/2014
On Hand - End of Day
El nivel de servicio mejoró a 100%. El inventario físico mínimo aumentó a 235 unidades, mientras que la
tasa de rotación de inventario se redujo ligeramente a 14,78 veces anuales. De nuevo, este resultado se
logró sin ninguna visibilidad hacia adelante de la demanda de órdenes de venta.
www.demanddriventech.com
¿Cómo impactan las cantidades mínimas de pedido en la rotación de inventario y en el flujo?
Usamos la Parte 2 de la simulación para probar el impacto que tiene una cantidad mínima de orden
grande (MOQ) en el desempeño del buffer, simulando un MOQ de 5000 para la Parte 2. Esto representó
aproximadamente 33 días de consumo para un artículo con un lead time de 21 días, con los siguientes
resultados.
Resultados de la simulación
Inv. físico promedio
6,298
Inv. físico mínimo
1,141
Rotación anual
9.07
Inv. físico máximo
14,740
Demanda total
57,105
Nivel de servicio
100%
Demanda promedio diaria
156
Días de agotados
0
Demanda máxima
500
Órdenes de suministro
Tamaño promedio de orden
10
5,244
2 Gazoonk
16000
14000
12000
10000
8000
6000
4000
2000
0
1/1/2014
2/1/2014
3/1/2014
4/1/2014
5/1/2014
6/1/2014
TOR
7/1/2014
TOY
TOG
8/1/2014
9/1/2014
10/1/2014
11/1/2014
12/1/2014
On Hand - End of Day
La rotación de inventario disminuyó aproximadamente en un 50%, a 9,07. Las órdenes de suministro se
redujeron de 50 a 10. El inventario físico promedio aumentó a 6.298, que es aproximadamente 42 días
de suministro. El inventario físico mínimo aumentó a 1.141, como resultado de un tamaño de orden más
grande y menos frecuente.
En nuestro trabajo con los clientes encontramos constantemente artículos con cantidades mínimas de
pedido que son un número significativo de veces de consumo promedio durante el lead time de la pieza.
Para los artículos comprados, esto a menudo implica una muy mala relación costo/beneficio de las
políticas comunes de comprar grandes cantidades, ya que el descuento resultante rara vez justifica el
impacto que tiene el MOQ sobre el flujo de materiales. Lo mismo puede decirse sobre los tamaños
mínimos de lote de producción, donde las métricas de eficiencia causan grandes «lotes artificiales" que
restringen el flujo.
Resumen
La simulación del desempeño de los buffers usando valores de demanda al azar proporcionados por los
visitantes de nuestro stand, fue una prueba muy real e interesante de la metodología Demand Driven
MRP. Aparte del límite superior de 500 unidades diarias, no teníamos ni idea de qué demanda se
recibiría de los participantes en el estudio.
Ambas partes modeladas en la simulación alcanzaron niveles de servicio del 100%, logrando también
tasas de rotación de inventarios muy altas. Es críticamente importante entender que este escenario se
logró con un máximo de tres días de visibilidad hacia adelante de la demanda.
www.demanddriventech.com
Aplicamos un umbral de seguridad de alta variabilidad debido a la tasa desconocida de la demanda, lo
cual nos llevó a los niveles de servicio perfectos obtenidos en la simulación. También utilizamos la
simulación para demostrar cómo los parámetros de ajuste del buffer, tales como la cantidad mínima de
pedido afecta el desempeño del mismo.
El concepto central de los buffers de Demand Driven MRP es que están diseñados para lograr la
disponibilidad permanente de material. La capacidad de recuperación de los buffers y su robustez se
demostró en los ejemplos anteriores. Las órdenes de suministro se emitieron según las ventas reales y la
penetración de los buffers. Se lograron altas tasas de rotación de inventario sin las distorsiones de
inventario frecuentemente observadas en las metodologías basadas en pronósticos.
DDMRP también proporciona a los usuarios un sistema muy fácil de entender para emitir las señales de
planeación y ejecución de la cadena de suministro.
¡Simule sus propios materiales!
Demand Driven Technologies ofrece una simulación gratuita a las compañías interesadas en lograr un
mejor entendimiento del impacto de las tácticas de DDMRP y su tecnología en el desempeño de su
cadena de suministro. Si usted está interesado por favor no dude en contactarnos en:
[email protected]
Dónde aprender más acerca de Demand Driven MRP
Hay un cuerpo de conocimiento de Demand Driven MRP creciendo rápidamente. Por favor, consulte los
siguientes enlaces para obtener más información
www.demanddrivenworld.com
www.demanddriveninstitute.com
Gracias!
Queremos darle las gracias al numeroso grupo de asistentes de APICS que nos visitaron en la
Conferencia de APICS y que participaron en la simulación. Estamos muy agradecidos por su tiempo e
interés, sin el cual este estudio no habría sido posible.
¡Esperamos con interés trabajar con usted en su camino hacia la transformación de su empresa en
Demand Driven!
Erik Bush
Chief Executive Officer
[email protected]
www.demanddriventech.com