Capítulo 11
MODELO DE INVENTARIOS
1. INTRODUCCIÓN
Ahora con la Revolución Digital, utilizando La Inteligencia Artificial (IA) que está diseñada para identificar contextos y escenarios, trabajar con algunos modelos predictivos y tomar decisiones autónomas y El Big Data con capacidad de procesar grandísimo volúmenes de información se facilita enormemente el diseño de modelos para manejar inventarios de todo tipo siguiendo los delineamientos que se presentan en este capítulo.
Con el extraordinario avance de la tecnología y de los computadores, entre otros, se han desarrollado modelos específicos de manejo de inventarios, los cuales facilitan enormemente la acumulación de estadísticas por la gran capacidad de almacenamiento de información, variable clave en la utilización de experiencias. Igualmente importante, la gran facilidad de consulta, utilizando los diferentes medios de salida de información (pantalla, disquete, CD, impresos), además de ofrecer exactitud y prontitud, elementos básicos para la toma de decisiones.
El mercado ofrece una variedad de software de inventario. Unos de licencia pagada; otros, gratuitos. ¿Cuál elegir? Pues, aquel que se adapte más a las características y requerimientos de la empresa.
Las compañías que utilizan software de control de inventarios, empiezan con un conteo físico de las unidades y su registro en el software, alimentándolo con datos como:
- Inventario físico
- Compras
- Precio de compra por artículo (código)
- Precio de venta por artículo (código)
- Porcentaje que se paga en impuestos
A medida que se hace una venta, desde la caja debidamente conectada a una terminal, se registra por la computadora y de inmediato hace el descargo del o los artículos.
Las ventajas que ofrece esta clase software son muchas:
a. Permite un conocimiento inmediato y actualizado del inventario en cualquier momento.
b. Rebaja considerablemente los costos del manejo del inventario.
c. Cuando se realiza la venta no solo se hace el descargo en el inventario sino también en la contabilidad haciéndola más ágil y confiable.
d. Reúne datos estadísticos muy importantes para la toma de decisiones, como por ejemplo el promedio de las compras, el precio promedio, el porcentaje en que varían los precios de compra, la programación de pedidos de reposición, etc.
e. Cuando se han manejado estos sistemas, por un año o más ya se dispone de suficiente información básica que permite crear estadísticas que informen sobre los períodos de mayor rotación de inventarios, qué clase de artículos se venden más en diferentes épocas, qué tendencia tienen los precios en determinadas períodos de escasez, etc.
f. Permite crear estándares de inventario mínimo y máximo de cada producto en particular, y calcula el inventario promedio que se debe tener en una época o período determinado. Como éste software, siempre está actualizado, cuando se llega al inventario mínimo de un artículo inmediatamente, da un aviso para que se ordene un pedido de reposición..
Con respecto a las ventajas que ofrece esta clase de software, se debe destacar la información exacta e inmediata que ofrece el programa, para tomar decisiones rápidas y ágiles; para conocer los mejores períodos para compras y determinar el nivel de inventario óptimo. La empresa que tiene mejor información ésta en ventaja competitiva con respecto a las demás.
2. UN MODELO DINÁMICO (josavere)
Es un tema del día a día; se trata de encontrar un modelo que permita atender la demanda (o la producción, según el caso) sin caer en excesos que comprometerían la liquidez y aumentarían el costo de capital, pero sin perder ventas por falta de producto terminado, o dejar de producir por escasez de de insumos disponibles.
Utilizando excel se puede hacer un programa sencillo y fácil de aplicar como el que se describe a continuación utilizando unos datos de entrada (in-put) y combinando con unas formulas que se indican paso a paso.
a. Se prepara una base de datos con todos los artículos que componen el portafolio, registrando el consumo de los tres últimos meses (mes a mes).
| A1: D22 |
| Descripción (A) |
Enero (B) |
Febrero (C) |
Marzo (D) |
Total (E) |
Partic. Cons. (%) (F) |
Promedio día hábil (G) |
I.F. Marzo (H) |
Partic. Exis. (%) (I) |
Días Exis (J) |
Lead Time (K) |
| A | 330 | 333 | 438 | 1,101 | 24.5 | 15 | 464 | 25.2 | 31.2 | 45 |
| B | 234 | 215 | 300 | 749 | 16.6 | 10 | 5 | 0.3 | 0.5 | 5 |
| C | 117 | 180 | 152 | 449 | 10.0 | 6 | 12 | 0.7 | 2.0 | 30 |
| D | 105 | 85 | 118 | 308 | 6.9 | 4 | 132 | 7.1 | 31.6 | 15 |
| E | 73 | 82 | 144 | 299 | 6.6 | 4 | 171 | 9.3 | 42.2 | 15 |
| F | 100 | 80 | 82 | 262 | 5.8 | 4 | 286 | 15.5 | 80.9 | 45 |
| G | 79 | 79 | 84 | 242 | 5.4 | 3 | 27 | 2.0 | 11.5 | 5 |
| H | 90 | 72 | 65 | 227 | 5.1 | 3 | 106 | 5.7 | 34.3 | 45 |
| I | 52 | 55 | 99 | 206 | 4.6 | 3 | 106 | 5.7 | 37.8 | 30 |
| J | 44 | 56 | 86 | 186 | 4.1 | 3 | 193 | 10.5 | 76.5 | 60 |
| K | 46 | 42 | 42 | 130 | 2.9 | 2 | 16 | 0.9 | 9.2 | 5 |
| L | 42 | 38 | 45 | 125 | 2.8 | 2 | 162 | 8.8 | 96.1 | 45 |
| M | 29 | 26 | 25 | 80 | 1.7 | 1 | 93 | 5.1 | 92.4 | 45 |
| N | 13 | 17 | 24 | 54 | 1.2 | 1 | 1 | 0.0 | 0.4 | 5 |
| O | 12 | 9 | 18 | 39 | 0.9 | 1 | 15 | 0.8 | 27.7 | 5 |
| P | 9 | 2 | 22 | 33 | 0.7 | 1 | 24 | 1.3 | 54.3 | 5 |
| Q | 4 | 0 | 3 | 7 | 0.2 | 1 | 18 | 1.0 | 192.4 | 5 |
| R | 0 | 1 | 3 | 4 | 0.1 | 1 | 0 | 0.0 | 0.0 | 15 |
| S | 3 | 1 | 1 | 5 | 0.1 | 1 | 3 | 0.2 | 64.7 | 5 |
| Total: | 1,382 | 1,373 | 1,751 | 4,506 | 100 | 66 | 1,834 | 100 |
b. Se suma el consumo de los tres meses en estudio para calcular el consumo del trimestre (E = B + C + D).
c. Se calcula el promedio diario consumido en los últimos tres meses dividiendo el consumo del trimestre por el número de días hábiles (G = E / # de días hábiles).
d. Se divide el total del consumo de los tres meses (columna E) de cada artículo, entre el gran total de inventario para calcular el porcentaje de participación de cada rubro en el consumo (F = E1/ E20).
e. Se ordena la columna F de mayor a menor (buscando los paretos).
f. Se insertan como in–put, o datos de entrada, las cifras de existencia, según inventario físico al cierre del trimestre analizado (columna H).
g. Dividiendo la columna H por F (consumo día) se calcula el número de días para los cuales tenemos abastecimiento (J = H / G).
h. En la columna K, se registran como datos de entrada (in–put), el número de días hábiles que se necesitan para ser reabastecidos por el proveedor, sumando los días que a criterio se quieren tener como inventario de reserva por cualquier eventualidad (Lead time).
i. Utilizando la herramienta "Formato condicional" damos la siguiente instruccion:
j. De la misma forma, utilizando formato condicional, se compara J (días para los cuales se tiene abastecimiento), con participación en consumo (columna F). Si la participación de consumo es superior a la participación en existencias también se marca con rojo.
k. Se toman inicialmente los artículos que muestran doble marca en rojo (zona crítica) y se continúa con los que registraron una para decidir fecha y cantidad a pedir, con apoyo en la información del modelo.
l. Para el mes siguiente se procede insertando los datos del último mes y omitiendo el primer mes, es decir, se trabaja con promedio trimestral corrido, así:
- Enero - Febrero – Marzo
- Febrero – Marzo – Abril
- Abril – Mayo – Junio
- Junio – Julio – Agosto
Y así sucesivamente como puede verse en el ejemplo:
| Descripción (A) |
Febrero (B) |
Marzo (C) |
Abril (D) |
Total (E) |
Partic. Cons. (%) (F) |
Promedio Día Hábil (G) |
I.F. Marzo (H) |
Patic. Exis. (%) (I) |
Días Exis. (J) |
Lead Time (K) |
| A | 334 | 43 | 369 | 746 | 18.0 | 10 | 565 | 28.0 | 56 | 45 |
| B | 215 | 300 | 171 | 686 | 16.6 | 9 | 16 | 0.8 | 2 | 5 |
| C | 180 | 152 | 139 | 467 | 11.3 | 6 | 21 | 1.0 | 3 | 30 |
| D | 85 | 118 | 95 | 298 | 7.2 | 4 | 108 | 5.4 | 27 | 15 |
| E | 83 | 144 | 67 | 294 | 7.1 | 4 | 134 | 6.6 | 34 | 15 |
| F | 80 | 82 | 130 | 292 | 7.1 | 4 | 376 | 18.6 | 95 | 45 |
| G | 79 | 84 | 75 | 238 | 5.7 | 3 | 37 | 1.8 | 12 | 5 |
| H | 72 | 65 | 52 | 189 | 4.6 | 3 | 78 | 3.9 | 31 | 45 |
| I | 55 | 99 | 88 | 242 | 5.8 | 3 | 107 | 5.3 | 33 | 30 |
| J | 56 | 86 | 63 | 205 | 5.0 | 3 | 216 | 10.7 | 78 | 60 |
| K | 42 | 42 | 64 | 148 | 3.6 | 2 | 10 | 0.5 | 5 | 5 |
| L | 39 | 45 | 43 | 126 | 3.0 | 2 | 131 | 6.5 | 77 | 45 |
| M | 26 | 25 | 22 | 73 | 1.8 | 1 | 140 | 6.9 | 142 | 45 |
| N | 17 | 24 | 8 | 49 | 1.2 | 1 | 1 | 0.0 | 2 | 5 |
| O | 9 | 18 | 9 | 36 | 0.9 | 0 | 29 | 1.4 | 60 | 5 |
| P | 2 | 22 | 9 | 33 | 0.8 | 0 | 29 | 1.4 | 65 | 5 |
| Q | 0 | 3 | 3 | 6 | 0.1 | 0 | 15 | 0.7 | 185 | 5 |
| R | 1 | 3 | 6 | 10 | 0.2 | 0 | 0 | 0.0 | 0 | 15 |
|
S |
1 | 1 | 1 | 3 | 0.1 | 0 | 4 | 0.2 | 99 | 5 |
| Total: | 1,375 | 1,356 | 1,410 | 4,141 | 100 | 56 | 2,017 | 100 |
| Descripción (A) |
Marzo (B) |
Abril (C) |
Mayo (D) |
Total (E) |
Partic. Cons. (%) (F) |
Promedio Día Hábil (G) |
I.F. Marzo (H) |
Partic. Exis. (%) (I) |
Días Exis. (J) |
Lead Time (K) |
| A | 438 | 369 | 336 | 1,143 | 26.0 | 15 | 231 | 14.5 | 15 | 45 |
| B | 300 | 171 | 184 | 655 | 14.9 | 9 | 1 | 0.1 | 0 | 5 |
| C | 152 | 135 | 114 | 401 | 9.1 | 5 | 12 | 0.8 | 2 | 30 |
| D | 118 | 95 | 65 | 278 | 6.3 | 4 | 99 | 6.2 | 26 | 15 |
| E | 144 | 67 | 79 | 290 | 6.6 | 4 | 220 | 13.9 | 56 | 15 |
| F | 82 | 130 | 69 | 281 | 6.4 | 4 | 307 | 19.3 | 81 | 45 |
| G | 84 | 75 | 69 | 228 | 5.2 | 3 | 40 | 2.5 | 13 | 5 |
| H | 65 | 52 | 45 | 162 | 3.7 | 2 | 57 | 3.6 | 26 | 45 |
| I | 99 | 88 | 60 | 247 | 5.6 | 3 | 56 | 3.5 | 17 | 30 |
| J | 86 | 63 | 47 | 196 | 4.5 | 3 | 212 | 13.4 | 80 | 60 |
| K | 42 | 64 | 47 | 153 | 3.5 | 2 | 12 | 0.8 | 6 | 5 |
| L | 45 | 43 | 41 | 129 | 2.9 | 2 | 135 | 8.5 | 77 | 45 |
| M | 25 | 22 | 23 | 70 | 1.6 | 1 | 117 | 7.4 | 124 | 45 |
| N | 24 | 8 | 8 | 40 | 0.9 | 1 | 1 | 0.1 | 2 | 5 |
| O | 18 | 9 | 19 | 46 | 1.0 | 1 | 45 | 2.8 | 72 | 5 |
| P | 22 | 9 | 13 | 44 | 1.0 | 1 | 31 | 2.0 | 52 | 5 |
| Q | 3 | 3 | 4 | 10 | 0.2 | 0 | 11 | 0.7 | 81 | 5 |
| R | 3 | 6 | 2 | 11 | 0.3 | 0 | 0 | 0.0 | 0 | 15 |
| S | 1 | 1 | 6 | 8 | 0.2 | 0 | 1 | 0.1 | 9 | 5 |
| Total: | 1,751 | 1,410 | 1,231 | 4,392 | 100 | 59 | 1,588 | 100 |
Igualmente, es importante analizar los artículos que se encuentren almacenados en las estanterías y no registran movimiento; con un buen criterio, se pueden hacer informes de este tipo:
| Días Sin Consumo | Artículo | Cantidad | Valor | Porcentaje |
| 60 - 90 | ||||
| 90 - 110 | ||||
| 120 - 180 | ||||
| < - 180 |
El análisis juicioso de las cifras anteriores, hecho en forma periódica y consistente obliga a tomar alguna decisión que debe orientarse a generar flujo de caja por la vía más recomendable en el caso particular y a hacer oportunamente los ajustes necesarios en el balance para que se mantenga la objetividad que exigen los principios contables.
El modelo anterior debe interpretarse como una guía o auxiliar matemática, para facilitar la toma de las decisiones acertadas, para las cuales es imprescindible el buen criterio del ejecutivo, el cual se aplicará mejor a medida que se utiliza el modelo y se retroalimenta su comportamiento para perfeccionarlo.
