Stock de seguridad: ejemplos de demanda, plazo y planta

Qué aporta un ejemplo bien delimitado

Un ejemplo de stock de seguridad empieza por tres cosas: qué cambió, cómo se observó y qué decisión tomó el equipo. NC State distingue los cambios en la demanda de los cambios en el plazo de reposición. El inventario adicional protege frente a esa incertidumbre, aunque también tiene un coste. El tutorial no prescribe cantidades para una SKU concreta. NC State, «Safety Stock Analysis», apartado “What Happens when either Demand or Lead Time Varies?”, líneas 493–502.

Los dos relatos siguientes son hipotéticos. Al final los pongo junto a datos publicados de una planta, pero esa investigación no da una cantidad que pueda trasladarse a estos relatos. NC State, “Safety Stock” y “What Happens when either Demand or Lead Time Varies?”, líneas 477–502.

Ejemplo 1: demanda irregular

Imagina que un almacén entrega juntas de mantenimiento durante seis semanas. Hay retiradas en cuatro semanas y ninguna en las otras dos. El equipo lo lee como consumo irregular y anota 10 unidades de reserva. Es una escena inventada: los movimientos no forman un historial real ni bastan para estimar una distribución. Tampoco sabemos si cada salida fue consumo, traslado o ajuste. Las diez unidades son una decisión para el relato, no un cálculo.

“Hubo retiradas en cuatro semanas” no dice por sí solo cuánto se usó. No dice cuántas juntas salieron en cada semana, si todas eran del mismo código ni si hubo solicitudes que no llegaron a convertirse en salida de almacén. El relato solo mide presencia o ausencia de movimiento por semana; no mide unidades consumidas ni pedidos que quedaron sin servir.

Para discutir la decisión, el equipo tendría que dejar constancia de qué considera una retirada y de si las diez unidades son una reserva separada del consumo ordinario. Si el registro mezcla traslados y consumo final, contar movimientos como demanda puede exagerar el uso de la pieza. Si omite solicitudes pendientes, puede mostrar menos demanda de la que hubo.

Son dos problemas distintos: el primero afecta qué movimiento se clasifica; el segundo, qué necesidad quedó fuera del registro. En este ejemplo no hay datos para resolverlos, así que las diez unidades siguen siendo una elección hipotética y no una estimación. La decisión también necesita contexto: esas “10 unidades” deben referirse a una pieza concreta y a un lugar de almacenamiento.

Si el buffer es adicional al stock normal, conviene decirlo; si el campo registra el total disponible, decir “buffer” podría dar otra impresión. El escenario no elige entre esos significados y no convierte la cifra en punto de pedido, máximo ni cantidad a reponer. Con ese contexto se sabe qué decidió el equipo y qué inventario representa la cifra.

Ejemplo 2: plazo de reposición variable

El segundo relato usa cinco recepciones con plazos de 3, 4, 5, 7 y 9 días. Mide desde la liberación de la orden hasta la recepción conforme; si se cambia cualquiera de los dos hitos, cambia el plazo. El equipo ficticio deja 14 unidades de reserva. No las obtiene de esos cinco datos ni está describiendo una distribución real.

Los hitos importan: la fecha de solicitud, la entrega parcial y la disponibilidad para uso pueden ser distintas. Si el caso cuenta desde la liberación de la orden hasta la recepción conforme, cambiar a la fecha de llegada del camión puede acortar algunos intervalos sin que el material estuviera antes listo para el proceso. Los cinco plazos no describen automáticamente una política de recepción ni se deben mezclar con otra definición.

NC State distingue la variación de demanda y la del plazo de reposición, líneas 498–502.

Con los cinco plazos ficticios se puede describir el conjunto sin convertirlo en una regla: suman 28 días, su promedio aritmético es 5,6 días y van de 3 a 9, una amplitud de 6 días. Esas operaciones resumen solo las cinco observaciones narradas. No indican cuántos pedidos se retrasarían en el futuro, ni cuántos días debe cubrir una reserva, ni cómo distribuir las 14 unidades.

Tampoco conocemos si los pedidos son comparables en proveedor, cantidad o condición de recepción. El máximo observado de 9 días no es un máximo garantizado para otros pedidos. Para interpretar esos cinco plazos como una sola serie, el ejemplo supone que pertenecen a pedidos de la misma pieza y la misma ruta de suministro. Si se mezclaran referencias o proveedores, las diferencias podrían deberse a rutas distintas y no describir una sola variación.

Es un supuesto de la ilustración, no un dato de una empresa. Mantener la decisión de 14 unidades separada de esta descripción evita presentar un cálculo de buffer que el ejemplo no contiene.

La unidad elegida tampoco responde dónde se guarda la reserva. En el relato ficticio, catorce unidades podrían figurar en el almacén central, junto a la línea o en ambos puntos; cada opción protege una parte distinta del recorrido. El ejemplo no aporta información para escoger una ubicación.

Un estudio de una red logística de automoción ayuda a ver por qué esa pregunta es diferente del plazo medido: Moncayo-Martínez y coautores modelaron 65 etapas de suministro, preensamblaje y montaje para un modelo de pedal de freno y embrague. Era el modelo de mayores ventas entre 24, y la empresa pidió modificar algunos datos de entrada, por lo que el artículo no presenta una medición independiente de toda la planta.

Moncayo-Martínez et al., pp. 545–546.

En el resultado de servicio garantizado con Ω = 40 días, la tabla asigna inventario a once etapas. Una de ellas, s59, corresponde al componente 285552, traído del extranjero: el artículo consigna un plazo máximo de reposición de 80 días y 40 días de inventario en esa etapa. Los autores indican que ese plazo largo afecta la posición de inventario de las etapas siguientes.

Esas dos duraciones contestan preguntas diferentes: una describe el límite de reposición del componente y la otra es una asignación del modelo. No se convierten en catorce unidades ni justifican copiar cuarenta días a otro artículo. Moncayo-Martínez et al., pp. 547–548, tabla 2.

El mismo artículo separa el resultado calculado de la práctica que la empresa decía seguir: mantenía cuatro semanas para la mayoría de componentes y conjuntos; la salida del modelo coloca cantidades de días por etapa. En la conclusión, s7, s25 y s59 aparecen como etapas con alrededor de cuatro semanas, pero la tabla también contiene cantidades menores en otras etapas. Por eso no sería exacto resumirla como si solo hubiera tres posiciones con inventario.

Esta investigación publicada no es un tercer caso hipotético ni verifica las decisiones de los relatos. Trata otro producto, otros datos y otro modelo. Sirve para distinguir dos preguntas que el relato de cinco entregas deja abiertas: cuántas unidades se reservaron y en qué etapa quedan disponibles.

Un plazo largo puede afectar etapas posteriores en una red; eso no significa que el buffer de cada componente deba cubrir por sí solo todo el plazo ni que el caso publicado aporte un umbral para los cinco pedidos ficticios.

En los dos relatos, la cantidad elegida y el lugar de almacenamiento son decisiones separadas. El estudio es de 2014, se basa en datos modificados a petición de la empresa y presenta una salida de modelo, no una implantación verificada ni una regla actual para otros almacenes.

Los autores dejan los tiempos estocásticos, la demanda no estacionaria y las restricciones de capacidad como extensiones futuras; la tabla no responde qué reserva mantener ante la variabilidad observada en los cinco pedidos ficticios. Moncayo-Martínez et al., p. 549. Moncayo-Martínez et al., p. 549 y tabla 2, pp. 547–548.

Estos dos relatos no comparan cantidades: cambian producto, datos y causa supuesta. Diez unidades no son menos protección que catorce, ni al revés. Los ejemplos no asignan costes ni objetivos de servicio a ninguna de las dos escenas. NC State, líneas 498–502.

Qué significa una cantidad frente a un resultado de servicio

MIT distingue varias maneras de medir servicio. El nivel de servicio de ciclo pregunta si se atravesó un ciclo de reposición sin rotura; otras medidas cuentan unidades no servidas, líneas incompletas o duración del faltante. Esas preguntas no son intercambiables. Una cifra de buffer no informa por sí sola cuál de ellas se consiguió, y un porcentaje de servicio no revela automáticamente cuántas unidades de reserva se habían decidido. MIT, ESD.260 Lecture 11, impresa pp. 12–13.

El artículo de Schneider, más adelante, informa un promedio y cuántos meses quedaron bajo una meta; ninguno equivale a una probabilidad por ciclo. Para contar unidades no servidas harían falta los registros de faltantes y la demanda total del mismo periodo. Son medidas distintas. En las páginas consultadas no aparece una serie de ciclos de reposición.

El artículo de Schneider muestra además por qué conviene conservar las unidades de cada dato. En la línea estudiada se comunicaron 12 paradas con una duración media de cuatro días y 67 retrasos de unas cinco horas asociados a falta de componentes. Al multiplicar cada recuento por su duración media se obtienen aproximadamente 48 días-parada y 335 horas de retraso.

Son cuentas derivadas de promedios redondeados, no una duración total: la publicación no indica si los eventos se solapan ni los trata como la misma clase de interrupción. Sánchez-Partida et al., Interfaces 48(6), p. 566; texto seleccionado del lector PDF oficial INFORMS.

La misma página del estudio menciona hasta 100% de stock de seguridad ante fluctuaciones y alrededor de diez días de inventario para piezas estampadas. Porcentaje y días expresan bases distintas. Las páginas consultadas no ofrecen un denominador que permita convertir una cifra en la otra.

El caso sí informa que el inventario elevado coexistía con falta de espacio y costes de posesión; no permite atribuir todos los faltantes a una sola causa ni recomendar un valor para otra referencia. Sánchez-Partida et al., Interfaces 48(6), p. 568; texto seleccionado del lector PDF oficial INFORMS.

Un caso industrial publicado: faltantes e inventario coexistieron

Sánchez-Partida y coautores estudiaron una línea de armarios de interruptores-seccionadores de Schneider Electric en Tlaxcala, México. El artículo cubre julio de 2011 a septiembre de 2014 y describe una intervención más amplia de planificación y capacidad. Sus indicadores no tienen todos la misma ventana ni el mismo denominador: Sánchez-Partida et al., Interfaces 48(6), pp. 566–569; texto seleccionado del lector PDF oficial INFORMS.

Qué decisión siguió al diagnóstico en Tlaxcala

En la planta, la previsión corporativa cubría seis meses y el equipo local no recibía datos para ajustarla. El artículo relaciona faltantes y paradas con una restricción de capacidad en estampado, compartida con otras líneas; el stock alto ocupaba espacio y elevaba costes de posesión. La respuesta publicada combinó planificación, capacidad y flujo; no fue un cambio aislado de buffer. Sánchez-Partida et al., Interfaces 48(6), pp. 566–570; texto seleccionado del lector PDF oficial INFORMS.

Qué se puede leer en el promedio del caso

El artículo informa un servicio medio del 93%; en 17 de los 39 meses, el resultado quedó por debajo de la meta del 98%. La Figura 2 presenta la serie mensual de julio de 2011 a septiembre de 2014, con columnas oscuras para los meses bajo esa meta. En los extractos consultados, esos valores aparecen como gráfica; no vimos allí una tabla con la serie mensual exacta.

Ese recorte no permite decir si el artículo incluye otra tabla en una sección no consultada. El cociente 17 ÷ 39 = 43,6% cuenta meses bajo el umbral. No representa unidades servidas, pedidos completos ni probabilidad de rotura futura. Sánchez-Partida et al., Interfaces 48(6), p. 569, Figura 2; texto seleccionado del lector PDF oficial INFORMS.

El 93% es el promedio; 17 de 39 cuenta los meses bajo la meta. Ninguna de estas medidas indica cuántas unidades quedaron sin servir ni cuántos ciclos de reposición terminaron sin rotura; MIT distingue esas medidas del porcentaje de unidades atendidas. Sánchez-Partida et al., Interfaces 48(6), p. 569, Figura 2; MIT, ESD.260 Lecture 11, impresa pp. 12–13.

Preguntas frecuentes

¿Qué diferencia hay entre variación de demanda y del plazo?

La primera describe cambios en la tasa de consumo; la segunda, cambios en el tiempo de reposición. NC State las presenta como incertidumbres distintas que pueden motivar inventario adicional.

¿De dónde salen las 10 y 14 unidades de los casos?

Son decisiones hipotéticas elegidas para mostrar el registro; no se calculan a partir de los datos narrados ni proceden de las fuentes.

¿Puedo comparar las 10 y 14 unidades entre sí?

No como si fueran resultados equivalentes: describen productos, observaciones y decisiones distintas. Ninguna cifra se obtiene de los datos narrados ni demuestra por sí sola un nivel de servicio.

¿El caso de Schneider da un nivel para otra planta?

No. Describe resultados y decisiones de una línea de Tlaxcala en un periodo histórico; no prescribe una cantidad para otra SKU o instalación.

¿Qué significa el 93% del caso de Schneider?

Es el promedio informado para esa línea. La Figura 2 muestra la serie mensual de julio de 2011 a septiembre de 2014 y señala los meses bajo la meta del 98%. En los extractos consultados se ve la gráfica, no una tabla con los valores exactos; ese recorte no permite saber si otra sección del artículo contiene una. El dato no es una recomendación para otra planta.