politica de inventarios

UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS

ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA (ICAI)

INGENIERO EN ORGANIZACIÓN INDUSTRIAL

PROYECTO FIN DE CARRERA

MODELO DE GESTIÓN DE POLÍTICA DE INVENTARIO PARA UNA

CADENA DE TIENDAS DE MODA

José Alberto Alonso Tapia

MADRID, Junio de 2006

MODELO DE GESTIÓN DE POLÍTICA DE INVENTARIO PARA UNA CADENA DE TIENDAS DE MODA. Autor: Alonso Tapia, José Alberto Directores: Sarabia Viejo, Ángel y Carvajal Mosquera, Antonio.

Entidad Colaboradora: CATCHALOT, S. A.

RESUMEN DEL PROYECTO Se trata de una cadena de once zapaterías. El tratar, en general, los establecimientos

de moda es debido a las similitudes encontradas entre ambos modelos de negocio,

zapatería y artículos de vestir. Las conclusiones de este proyecto, aun estudiando el

caso de los zapatos, son perfectamente extrapolables a una cadena de tiendas de ropa.

Al tratarse de una empresa dedicada a la distribución minorista se tienen una serie de

condicionantes, inherentes por el tipo de negocio del que se trata, a los que hay que

añadir el hecho de que se trata de productos de moda.

El tratamiento que han recibido los productos de CATCHALOT ha sido

individualizado por artículo, ya que, cada artículo presenta unas características

distintas y la gestión se realiza de forma particularizada.

Los parámetros fundamentales sobre los que se desarrollan los modelos de política de

gestión de inventario tradicionales, en este caso, no son sencillos de determinar.

La demanda se ha presentado, como suele hacerlo en la mayoría de los casos, como

una variable aleatoria. Como norma general no se puede estimar a priori la demanda

que va a tener un determinado artículo. Se conocen algunos patrones de

comportamiento de las ventas pero en muchos de los casos estos patrones no se

cumplen ocurren inesperadas con bastante frecuencia. Además del carácter aleatorio,

hay añadir a la demanda un cierto comportamiento errático, ya que no se muestran

patrones de estacionalidad en las ventas claros en la mayoría de los artículos.

En el plazo de entrega la incertidumbre es alta. No se conoce, hasta que se contacta

con el proveedor, dicho plazo. Este puede variar en función de muchos factores como

pedan ser el artículo considerado, los colores deseados, el fabricante en sí, el poder de

negociación de CATCHALOT. Aunque hay muchas excepciones, en general, el plazo

oscila entre las cuatro o las ocho semanas. Es un plazo largo en comparación con la

vida del producto y hay que añadirle el que se incumple con cierta frecuencia.

En lo que se refiere a los costes que conlleva la existencia de inventario, estos son

complejos de calcular por diferentes razones. Los costes de lanzamiento no son altos,

y calcularlos es laborioso ya que se realizan muchos pedidos a lo largo de la

temporada. El coste de almacenamiento habría que determinarlo unitariamente para

todos los artículos cada seis meses, lo cual hace poco factible este cálculo ya que se

tratan de 1.200 tipos de artículos. El coste de ruptura es complejo de determinar ya

que, entre otro hechos, no se conoce el momento exacto en el que se produce la rotura

al ser esta gradual en tiendas y tallas.

Todo lo explicado en párrafos anteriores llevó a la determinación de que la manera

de mejorar la gestión del stock en la empresa de estudio era el desarrollar indicadores

o herramientas que apoyasen la toma decisión de la persona encargada de las

compras. La empresa apoya su gestión en un programa de gestión desarrollado por

ellos mismos y que, actualmente se utiliza por otras compañías del sector.

De tener la aceptación las herramientas desarrolladas, se implantarían en el programa,

como de hecho, así ha ocurrido con una de ellas, estando la otra en fase de desarrollo

e implementación.

La herramienta que está funcionando actualmente es el P.O.S. shoes pro forecaster.

Este programa se ejecuta directamente desde el programa central y que da una

proyección de las ventas, desde el día de hoy hasta el día deseado, utilizando una

media móvil asimétrica de las ventas diarias de 7,14 y 21 términos. La idea del

programa surgió en una de las múltiples reuniones mantenidas con el empresario.

La otra herramienta, en fase de desarrollo e implementación, es el método de los

coeficientes ponderados. Con dicho método se estiman los días hasta que se produzca

la rotura de stock del artículo considerado.

En el desarrollo de este método se parte de la hipótesis de que la suma de las ventas

hasta el día en el que se produzca la rotura se va a distribuir según una ley normal,

cuyos parámetros son estimados a partir de las ventas hasta el día en el que se realiza

el cálculo de los días hasta la rotura.

Se establecen una serie de coeficientes en función de ciertos intervalos de demanda

homogéneos detectados y se ponderan temporalmente. Los resultados, en términos de

error en porcentaje absoluto medio entre los días hasta la rotura calculados y los

reales, son razonablemente buenos con este método.

Las herramientas desarrolladas a partir de este proyecto van a ser empleadas por el

empresario en su proceso de compra habitual.

En el capítulo de conclusiones se ofrecen posibles líneas de mejora en el sentido de

un mejor aprovechamiento del stock. Las soluciones son de carácter técnico o de

gestión estratégica.

Desde el punto de vista técnico hay algunas vías que parecen prometedoras. Podrían

probarse los sistemas expertos para tratar de automatizar ciertos procesos mecánicos

de toma de decisiones. La minería de datos surge como herramienta interesante para

descubrir información interesante oculta en los históricos y difícilmente observable

por una persona.

En la línea de predicción de las ventas diarias podría ser interesante ver el

funcionamiento de determinadas redes neuronales artificiales, aunque mediante

métodos de predicción no se esperan buenos resultados debido a que las series son

muy cortas y el horizonte de predicción extenso como para dar una precisión

aceptable para la toma de decisiones.

Las soluciones de gestión estratégicas se presentan como una alternativa a las

técnicas, ya que no se esperan resultados significativos mediante estas últimas. Un

proceso de integración vertical hacia atrás podría ser una de las soluciones pero se

descarta este debido a que financiera y estratégicamente no es factible al nivel de

facturación actual de CATCHALOT.

La opción, no exenta de dificultades, es la creación de una cooperativa de compra

formada por todos los clientes del programa de gestión desarrollado por

CATCHALOT. Así ganarían poder de compra sobre los proveedores, con lo que

comprarían los productos de forma más ventajosa, y podrían, mediante un sistema de

información conjunto, comunicar sus necesidades de stock en tiempo real a los

fabricantes, con lo cual disminuirían considerablemente sus tiempos de entrega.

STOCK MANAGEMENT POLICY MODEL FOR A CHAIN OF

FASHION ESTABLISHMENTS.

The project is about a chain of eleven shoe shops. Generally, fashion retail companies

have a very similar business process as far as aspects of management are concerned

regardless of whether they sell of clothes or footwear. The conclusions of this project

could be applied either to clothes or footwear retail companies because of the

similarities found in each kind of business.

There is a series of determining features for a company dedicated to the distribution

retail, inherent to the kind of business that is being studied, to which we must add it is

a company geared towards the sale of fashion items.

All the products of CATCHALOT have been dealt with individually since every

article has a particular amount of characteristics and management of each article

should be done in a singular way.

The principal parameters in which the traditional models of stock management

policies are developed are not easy to determine in this case.

The demand has appeared, as it does usually, as a random variable. In general, it

cannot be forecast at the beginning of the period of study for one specific article.

Some demand patterns are known but, in many samples, this behaviour has

unexpected outcomes. In addition, there have been detected some erratic features in

demand as there are not clear seasonal aspects in most of the cases.

Delivery time is highly uncertain and normally it is not known, until you

communicate with the supplier. The delivery time could vary depending on many

factors such as the kind of article considered, the colours desired, the supplier itself

and the bargaining power of CATCHALOT. Though there are many exceptions,

generally, the delivery time takes between four and eight weeks. It is large in

comparison with the product life cycle and, in addition, it is broken with certain

frequency.

All the derivate costs of having stock are complex to calculate. Preparation costs are

not high and it would be a hard labour to estimate them because a lot of orders are

made during the season. The storage cost should be determinate individually for each

product every six months, which makes this calculation slightly feasible since they

treat each other about 1.200 types of articles. The stock out cost of a particular stock

keeping unit (SKU) it is hard to determinate since, among other facts, it is not known

the exact moment in which stock out happens as its occurs in gradual way in shops

and heights.

Because of all the facts mentioned above, the idea of developing a traditional stock

management model was rejected. The only way of helping the person in charge of

purchasing was develop some tools or indicators that could help this person in his the

decision making process. The company supports its business management with an

enterprise resource planning developed by them. Actually this management software

is used by other companies of the sector.

If the developed tools are accepted, they would be implanted in the program like.

That has happened to one of them, being other one in phase of development and

implementation.

The tool that is running right now is the P.O.S. shoes pro forecaster. This program is

executed directly from the central management software and it gives a forecast of the

day sales from today until the day that you wish to make the study. For that forecast

the program uses an asymmetric moving average of 7, 14 and 21 terms. The idea of

the program arose in one of the multiple meetings supported with the businessman.

Another tool, in phase of development and implementation, is the considered

coefficients method. With the above mentioned method they are estimated the days

until there the stock out of the considered article takes place.

The development of this method splits of the hypothesis of which the sum of the day

sales until the day that the stock out produces is going to be distributed according to a

normal law, which its parameters are estimated from the sales until the day in which

the calculation of the days up to the stock out is realized.

A series of coefficients are established depending on certain homogeneous intervals

of demand detected and are considered temporarily. The results, in terms medium

average percentage error between the days up to the stock out calculated and the real

ones, are reasonably good with this method.

The tools developed as consequence of this project are going to be used by the

businessman in his habitual purchase process.

In the chapter of conclusions, possible lines of improvement are offered in the sense

of a better utilization of the stock. The solutions could be either technical or strategic

management ones.

From the technical point of view there are some routes that seem to be promising.

The expert systems might be tried to automate certain mechanical processes of

decisions making. The data mining arises as interesting tool to discover secret

information in the historical data base that is difficultly observable by a person.

In the line of prediction of the daily sales it might be interesting to see the performing

of certain Artificial Neural Networks, though by means of prediction methods, good

results are not waited due to the fact that the series are very short and the horizon of

prediction its too extensive to give an acceptable precision for the capture of

decisions.

The strategic management solutions appear as an alternative to the technology based

ones, since significant results are not waited by means of the above mentioned. A

process of vertical integration backward might be one of the solutions but this one is

rejected due to the fact that financier and strategically it is not feasible at the level of

CATCHALOT current invoicing.

One solution, not exempt of difficulties, is the creation of a purchasing cooperative

formed by all the clients of the management software developed by CATCHALOT.

By this way, they would gain purchasing power on the suppliers, with what they

would buy the products of the most profitable form, and might, by means of a

combined information system, to communicate their needs of stock in real time to the

manufacturers, with which they would reduce considerably the time of delivery.

MEMORIA

I

Índice del proyecto.

CAPÍTULO 1- EL PROBLEMA ESTUDIADO Y SUS CARACTERÍSTICAS. OBJETIVOS DEL PROYECTO…………………………………………………..…………..…………1 1.1.-TEORÍA GENERAL DE GESTIÓN DE INVENTARIOS……………….….………....…2 1.1.1.- Introducción………………………………………………………………………….…..……....…..... 2 1.1.2.- Concepto de stock o inventario………………………………………...…..………….……....4 1.1.3.- Importancia de los stocks……………………………………………...…………………………6 1.1.4.- Clases de stocks…………………………………………………………………………………...…11

1.1.4.1.- Clasificación atendiendo a la función que desempeñan……………….……11 1.1.4.2.- Clasificación según la naturaleza física de los productos………….……..…15

1.1.4.3.- Análisis de los stocks según su valor e importancia: el criterio ABC...…16 1.1.5.- Factores que influyen en la gestión de inventario…………………………..…….…18 1.1.6.- Costes relevantes en la gestión de stocks…………………...……………….......………21 1.1.6.1.- Costes de compra o adquisición…………………………………...…………………22 1.1.6.2.- Coste de lanzamiento…………………………………………….………………………23 1.1.6.3.- Costes de almacenamiento.…………..…………………….. ………………………24 1.1.6.4.- Costes de ruptura.…………………………………...…………… ……………………27 1.1.7.- La demanda.………………………………………………………………………..…….……………30 1.1.7.1.- La demanda en la empresa desde una óptica empresarial…………………30

1.1.7.2.- Los determinantes de la demanda………..…………………………………....……31 1.1.7.3.- La función de la demanda………..…………………………………...………………..32 1.1.7.4.- La variable demanda en la gestión de stocks………..…………………..………33

1.1.8.- Modelos en la gestión de inventarios………..……………………………………………35 1.1.8.1.- Parámetros básicos en un modelo de gestión de inventario…….…………35 1.1.8.2.- Modelos generales en la gestión de inventario………..……………..…………37

1.2.- EL SECTOR DE LA MODA……………………………………..…………………………………42 1.2.1.- La distribución comercial…………………………………………………………………….…42 1.2.1.1.- Generalidades de la distribución comercial…………..…………………………42

1.2.1.2.-Diferentes puntos de vista sobre el concepto de distribución comercial..43 1.2.1.3.- Cambios en el mercado que afectan a la distribución comercial………...44

1.2.1.4.- Funciones de la distribución comercial……………………………………………45 1.2.1.5.- Concepto de canal de distribución………………………….………………………46 1.2.1.6.- Tipos de canales de distribución………………………….………………………….46 1.2.1.7.- Los principales flujos a través del canal………………………………………….. 47 1.2.2.- Estrategia logística minorista………………………….………………………...…………… 49 1.2.2.1.-Introducción y conceptos básicos………………………….…………...…………49 1.2.2.2.- Diseño del sistema logístico minorista…………………...………………………..52 1.2.2.3.- Niveles de servicio al cliente………………………….………………………..….…..52 1.2.2.4.- Gestión de aprovisionamiento………………………….…………………………….56 1.2.2.5.- Gestión de almacenes………………………….………………………………………...57 1.2.2.6.- Gestión del transporte………………………….……………………………………….58

1.2.3.- El sector minorista de moda……….………………………………….…………………...….59 1.2.3.1.- Similitudes entre minoristas de ropa y calzado………………………………...59 1.2.3.2.- La logística de las grandes compañías de moda………………………………..69

1.2.3.3.- El presente………………………….………………………….…………………………….71 1.2.3.4.- El futuro………………………….………………………….………………………………..75

II


1.3.- DESCRIPCIÓN DE LA EMPRESA PARA LA QUE SE HA REALIZADO EL PROYECTO… …………………...…….………………………….………………………….…………………80 1.3.1.- Datos generales sobre la compañía………………………………………………………....80 1.3.2.- La demanda de equipamiento personal……………………… …………………………81 1.3.2.- Procedimiento de compra actual……………………………………..……………………...83 1.4.- OBJETIVOS DEL PROYECTO……………………………………….……………………….….85 1.4.1.- Objetivos iniciales…………………………………………………….…………………………….85 1.4.2.- Objetivos finales………………………….………………………….……………………………....86 CAPÍTULO 2.- TÉCNICAS DESARROLLADAS. ………………………………………….87 2.1.- PUNTO DE PARTIDA. ……………………………………….…………………………………….88 2.1.1.- Internacional Fashion Administration…………………………….…………………………..88 2.1.1.1.- Elementos de análisis actuales para la compra ….………………………..……93 2.1.2.- Datos para el estudio ……………………………………….…………………………………….98 2.1.2.1.- La demanda………………………….…….…………….…………….…………...…..….100 2.1.2.2.- Los plazos de entrega…….…………….…………….…………….…………...……...100

2.1.2.3.- Los costes derivados de la gestión…….…………….…………….…………….…103 2.1.3.- Hipótesis iniciales. …………………………………………….…………….……………………105

2.1.3.1.- Reducción a una tienda con un gran almacén…….…………….…….…….…105 2.1.3.2.- La distribución de tallas…….…………….…………….…………….………….……107 2.1.3.3.- Análisis de la rotura de stock…….…………….…………….………………...……109

2.2.- LÍNEAS DE APROXIMACIÓN AL PROBLEMA QUE NO HAN RESULTADO SATISFACTORIAS ………………………………….………………………….…….114 2.2.1.- Predicción de las series temporales de ventas y stock…….…………….…….…115 2.2.1.1.- Zapato de continuidad…….…………….…………….…………….…………………115 2.2.1.2.- Zapato de temporada…….…………….…………….…………….…….……….……126 2.3.- DESARROLLOS CONSEGUIDOS. ………………………………………..…….….……..…128 2.3.1.- P.O.S. Shoe Pro Sales Forecaster…………………………………………..…….…………..…128 2.3.2.- Días hasta la rotura de stock………………………..……………..…….…………...…….…131 2.3.2.1.- Hipótesis a considerar…….…………….…………….…………….……………….…132 2.3.2.2.- Simulación del modelo con el valor de t* obtenido…….……………….……136 2.3.2.3.- Modificación del método anterior…….…………….………………..……………149 2.3.2.4.- Resultados del método de coeficientes ponderados…….……………..……158 CAPÍTULO 3.- CONCLUSIONES DEL PROYECTO…….………………………………163 3.1.- CONCLUSIONES. …….…………….…………….…………….…………….………….….………164

3.1.1.- Logros conseguidos…….…………….…………….…………….…………….………164 3.1.2.- Aspectos de gestión interna susceptibles de posibles mejoras…….165

III


3.2.- SOLUCIONES PARA UNA MEJOR GESTIÓN DEL STOCK…….………………166 3.2.1.- Soluciones de carácter técnico…….…………….…………….……………..……168

3.2.1.1.- Redes neuronales…….…………….…………….…………….………...……169 3.2.1.2.- Sistemas expertos…….…………….…………….…………….……….…….169 3.2.1.3.- Minería de datos…….…………….…………….…………….…………….…171

3.2.2.- Soluciones de gestión estratégicas…….…………….……………….….………172 3.2.2.1.- Cooperativa de compras…….…………….…………….…………….……172 3.2.2.2.- Integración vertical hacia atrás…….…………….…………….…………176

BIBLIOGRAFÍA………………………………………………………………………………………...…….179 GLOSARIO DE ANGLICISMOS………………………………………………………….…….……181 ÍNDICE DE TABLAS Y FIGURAS…………………………………………………………….…….182

IV



José Alberto Alonso Tapia Página 1

CAPÍTULO 1

EL PROBLEMA ESTUDIADO Y SUS

CARACTERÍSTICAS.

OBJETIVOS DEL PROYECTO.




1.1.-TEORÍA GENERAL DE GESTIÓN DE INVENTARIOS.

1.1.1.- Introducción.

El adecuado control y gestión de inventarios ha sido siempre un

capítulo importante en la ciencia empresarial, ya que los costes derivados

del almacenamiento de los productos han formado una partida

importante dentro de los costes empresariales.

La necesidad, ética y empresarial, de proporcionar un buen servicio

al cliente exigido en nuestros días por la competitividad imperante en el

mercado, han incrementado evidentemente la importancia del tema.

Los costes financieros que lleva emparejada la inmovilización de los

stocks y la pérdida de imagen que supone la ruptura han dado una

relevancia extraordinaria a las técnicas de gestión de los mismos en los

últimos tiempos.

Se produce una dicotomía a nivel empresarial entre el director

financiero que desearía los “stocks cero” y el director comercial o de ventas

que desearía unos “stocks infinitos” para competir mejor en la conquista del

cliente.

Las técnicas de Gestión de Stocks tratan de minimizar los costes que

el almacenamiento de los productos tiene, y armonizar este objetivo con el

de la finalidad del proceso, que es hacer llegar finalmente al cliente los

productos sin que éste tenga que esperar o que el tiempo de espera sea el

mínimo, lo cual maximiza las ventas y por lo tanto los beneficios.

A nivel empresarial las condiciones están cambiando cada vez de

manera más acelerada. Podemos hablar de cambios significativos en la

manera de hacer las cosas en las empresas entre hace 10 años y el

presente. En los últimos años el modelo establecido de economía mundial

se ha transformado totalmente.

Los aspectos financieros, tanto a nivel nacional como internacional,

como por ejemplo, los cambios en los tipos de interés, cambios en las




cotizaciones de las monedas, el establecimiento de la moneda única

europea, etc., afectan a los costes empresariales de una manera decisiva.

Los cambios que se han producido desde el punto de vista social

también han jugado un papel importante. Los gustos y las necesidades de

consumo de la sociedad moderna se han multiplicado sobremanera en

cuanto a complejidad, cantidad y variabilidad.

Tecnológicamente, ha sido ésta una era de rápido desarrollo y,

particularmente, gracias a las tecnologías de la información, se pueden

manejar grandes volúmenes información y aplicar cualquier técnica de

gestión.

La naturaleza de la competencia también ha cambiado. Cada vez es

más internacional, habida cuenta de la expansión de la Unión Europea y el

gran crecimiento de los países del área del Pacífico Asiático; con especial

mención a China, por su espectacular crecimiento y las perspectivas de

que se convierta en el motor de la economía mundial en el siglo XXI.

Ningún país ha permanecido ajeno a estos cambios. Es evidente que

estas olas de cambio que experimenta la sociedad afectan directa o

indirectamente a la gestión empresarial. Para ajustarse a todos estos

cambios del entorno exterior, se han producido importantes evoluciones

dentro de la empresa. Los mercados en los que se trabaja están saturados

por el exceso de oferta y ofrecen pocas posibilidades de expansión en la

mayoría de los casos, por lo que no sólo se ha cambiado la escala de

actividades sino también su propia naturaleza.

Ahora más que nunca se ha de procurar la protección del beneficio

empresarial mediante mecanismos distintos del incremento de las ventas.

Tal es así, que es probable que la palabra clave hoy en la gestión

empresarial sea la productividad más que el crecimiento.

Que duda cabe de que infinidad de empresas están consiguiendo

ampliar mercados y/o cuotas dentro de éstos, lo cual les permite mejorar




sus Resultados económicos. Lo que es seguro es que estas empresas están

igualmente preocupadas por reducir sus costes operativos.

En la actualidad, toda decisión en la empresa ha de procurar un

objetivo adicional imprescindible: reducir costes. Los países asiáticos

basan su crecimiento en unos bajos costes de gestión, entre los que se

incluye la reducción casi total de los costes de stocks, mediante la

aplicación del llamado “stock cero”.

Si tenemos en cuenta que una de las áreas de gestión empresarial

que ofrece mayores posibilidades en la reducción de costes es la gestión de

stocks o inventarios, llegamos a la conclusión de que ésta ha pasado a

ocupar uno de los lugares más preponderantes dentro de la gestión de la

empresa.

1.1.2.- Concepto de stock o inventario.

La palabra inglesa stock es un término utilizado en el idioma

castellano. La literatura inglesa que se ha traducido al castellano suele

emplear dicho anglicismo. En cambio, los libros traducidos de originales

norteamericanos emplean la palabra inventory en lugar de stock. No

obstante, la mejor traducción para el vocablo stocks sería la de existencias o

inventario.

En adelante se referirá al término como stock, inventario o

existencias indistintamente.

Stock es un término que indica un depósito de mercancías, materias

primas u otro objeto cualquiera. Es un concepto estático.

No ocurre lo mismo con la expresión “gestión de stock”, que es un

proceso que no se detiene en el tiempo, sino que es una actividad

continuada. Es un concepto totalmente dinámico como todo aspecto de la

gestión empresarial.




El hecho de almacenar existencias o stocks es una actividad

económica. Como toda actividad económica tiene como objetivo la

satisfacción de las necesidades humanas con medios materiales escasos,

apropiados y susceptibles de usos alternativos. Esto puede consultarse

con mayor detalle en [MOCH01] capítulo 1.

Castañeda refiriéndose a la utilidad de un bien, afirmaba:

“La utilidad de un bien es su capacidad para satisfacer una necesidad

humana, entendida esa necesidad en el sentido de deseabilidad; es decir, que la

utilidad es la cualidad que poseen los bienes para satisfacer los deseos o apetitos

humanos.

Por tanto, posee un carácter objetivo y subjetivo a la vez, puesto que trata

de un bien físico; pero, además, dispone de capacidad para satisfacer apetitos

humanos, de donde deriva su matiz subjetivo.

Que la utilidad no sea una propiedad exclusivamente objetiva de los

bienes, se pone de manifiesto al considerar que, sin ninguna alteración de éstos

varía considerablemente su utilidad al cambiar los gustos, como ocurre en todos

los artículos afectados por la modas.”

La utilidad es la medida del beneficio subjetivo o satisfacción que el

individuo recibe de la posesión de diversas cantidades de distintos bienes

y servicios. ([MOCH01] capítulo 3).

A esto le podemos unir el factor oportunidad; un bien nos puede

ser útil si disponemos de él justo cuando lo necesitamos, y el factor

cantidad: la utilidad de un bien también puede estar en función de la

cantidad deseada en relación con la cantidad disponible.

A. Rambaux define los stocks como: “provisiones de artículos en espera

de su utilización”. Pero esta definición nos presenta a los stocks sólo como

objetos y no como bienes económicos que son.

Si consideramos a los stocks como bienes económicos, estos tienen

su razón de ser en la utilidad que nos reportan, pues permiten disponer de

un artículo en el momento que los necesitamos, el lugar deseado y la




cantidad justa. De esto se deduce que la utilidad que proporciona un

inventario varía en función de la cantidad disponible, del lugar donde se

encuentre y de la fecha en que se necesite.

Podemos precisar que los stocks son provisiones de artículos en

espera de su utilización posterior, cuya utilidad es función de la cantidad,

momento y lugar de su necesidad.

1.1.3.- Importancia de los stocks.

La importancia de los stocks puede deducirse de:

1) Su consideración histórica.

2) Su necesidad.

3) El volumen que representan en relación al total de activos de la

empresa.

4) Su interrelación con otros subsistemas de la empresa.

1) La consideración histórica de los stocks nos confirma que una buena gestión

de stocks es símbolo de eficacia y sabiduría. Antiguamente se pretendía

que nunca faltaran existencias; actualmente la idea difiere

sustancialmente, pues hoy se asocia el inventario a la palabra coste.

Para los artífices de la Revolución Industrial la palabra clave era la

“abundancia”, que no faltaran víveres, que no escasearan los metales

preciosos, que no faltaran las existencias de carbón o cualquier otra forma

de energía. En nuestros tiempos, se ha llegado a la conclusión de que el

hecho de almacenar existencias supone un alto coste, mucho mayor de lo

que los antiguos administradores de empresas suponían, ya que a los

costes normales que ellos consideraban se les suele añadir los

relativamente modernos costes de obsolescencia y de oportunidad.

Se llega, entonces, a la más moderna expresión de la gestión de

stocks, que es, precisamente, el intento de eliminarlos. Surge así la




denominada “gestión del stock cero” o “inventario justo a tiempo”, el

Just in Time (JIT).

No se debe desprender de lo anterior, la idea de que es preferible

que un cliente espere a que la fábrica o el comercio tengan unos altos

costes de stocks. El objetivo fundamental de la gestión de inventarios es

servir al cliente en el plazo previsto pero sin acumular excesivos stocks.

En un mercado como el actual de exceso de oferta es impensable

tener al cliente esperando por una escasez o ruptura de stock porque

simplemente no lo hará. Adquirirá su producto en la competencia, es

probable que lo perdamos como cliente y nuestra imagen quedará dañada.

No debemos olvidar que en un mercado de estas características es mucho

más fácil conservar clientes que ganarlos.

P. Antier corrobora lo anterior en los siguientes términos:

“La evolución a la que se asiste, tanto en el ámbito de la comercialización

de los productos, como en el de su producción, parece caracterizarse por una

incidencia cada vez más acusada de ciertas exigencias de la clientela”

En consecuencia, el cliente manifiesta una tendencia tan acentuada como

irreversible:

- a decidirse en el último momento y,

- a exigir -en ese último momento- ser atendido rápidamente.

La empresa debe, pues, para conservar y aumentar su clientela:

- tener disponible en stocks los productos acabados estándares

que forman parte de su negocio y suministro normal y,

- estar en situación de preparar en los plazos más breves, o por lo

menos tan breves como los de la competencia, productos

terminados de carácter específico.




Para satisfacer estos dos requisitos, la empresa deberá mantener ciertos

niveles de stock:

- en productos acabados normales para pronta entrega, por una

parte, y,

- en piezas elementales constitutivas de los productos acabados

no normales, por otra.

Para ello deberá aprobar inmovilizaciones de capital bajo la forma

de los stocks que, siendo siempre onerosas y las más de las veces

embarazosas, deben reducirse al mínimo posible. La reducción de costes

de inventario no es un hecho aislado, sino que se enmarca dentro de la

tendencia general a la reducción de costes que caracteriza a la empresa

moderna.

La automatización industrial tiende a reducir los costes de mano de

obra y a un aumento de la productividad. Las fusiones y adquisiciones de

sociedades tienden a evitar los costes y a aprovechar las economías de

escala. La gestión de inventarios tiene como misión la reducción de costes

a través de una optimización del inventario.

2) La necesidad de tener stocks en almacén nace o tiene su origen en la

utilidad que reportan dichos stocks, referidas a:

Cantidad: poder disponer de un artículo en la cantidad necesaria.

Oportunidad: poder disponer de los productos en el momento o

lugar deseado.

Calidad: con un nivel de calidad conveniente en el momento de ser

utilizado

Precio: poder disfrutar de los requisitos anteriores y al precio más

económico.




De no tener un artículo almacenado, es muy difícil que la

oportunidad, cantidad, calidad y precio coincidan simultáneamente a la

llegada del material al lugar de utilización.

Pérez Gorostegui se expresa en esos términos:

“Los inventarios actúan como reguladores entre los ritmos de salida de

unas fases y los de entrada a las siguientes… Si el ritmo al que los proveedores

sirvieran las materias primas y auxiliares fuera idéntico al ritmo al que son

necesarias en el proceso de producción, no se plantearía regulación en esta fase.

Pero lo más frecuente es que los proveedores entreguen materiales periódicamente

y que las empresas los precisen de forma prácticamente continua, por lo que

resulta precisa la colocación de unos reguladores que son los inventarios de

materias primas… Del mismo modo, el ritmo de ventas no suele coincidir con le

de generación de productos, por lo cual se hace precisa la utilización de

inventarios de productos terminados”

Si los aprovisionamientos fueran instantáneos, es decir, si

pudiéramos adquirir el bien en el momento y lugar en el que lo

necesitamos, en la calidad especificada, cantidad deseada y al precio

mínimo, el acumular existencias para su posterior utilización no tendría

sentido.

Pero al llegar a este perfecto acoplamiento entre fecha, cantidad,

calidad y precio es muy difícil; sólo se ha podido conseguir en ciertos

casos de empresas que han implantado técnicas de gestión Just in Time

(JIT). En consecuencia afirmamos que los inventarios son necesarios en la

mayoría de las empresas.

3) El volumen que representan los stocks dentro del total de los activos de

una empresa, es, en general, alto y de ahí su importancia. A menudo los

stocks alcancen el 30% del activo de la empresa. Pudiendo ser este




porcentaje mayor dependiendo de la actividad desarrollada por la

empresa.

Esto justifica su gran importancia para la empresa, ya que una

pequeña reducción en los porcentajes del stock, sin perjuicio de la buena

marcha del negocio, puede suponer un gran aumento en el beneficio. Por

el contrario, una pequeña alza en el volumen de los mismos, puede

suponer un importante aumento de costes.

Es, por tanto, una cuestión fundamental tener unos criterios o

principios generales de su volumen óptimo. En circunstancias normales la

cifra de existencias que teóricamente debe tener una empresa debe

cumplir con los dos principios generales de la gestión de inventarios:

- cubrir las necesidades del usuario, bien sea del departamento de

fabricación o del cliente, y

- que lo hagan del modo más económicamente posible.

4) Con referencia a la dependencia de las áreas organizativas de la

empresa con respecto a la gestión de stocks o interdependencia de la gestión de

stocks con los subsistemas de la empresa, podemos decir que tienen un

interés primordial.

Cualquier departamento o área organizativa de la empresa

depende de los stocks y de la gestión de stocks, pero donde existen lazos

más fuertes es entre las tareas y los problemas de la producción y los del

almacenamiento.

De acuerdo con Lesourne, las relaciones entre la planificación de la

producción y la fijación de las reglas sobre los flujos de salida y de

alimentación de los stocks son de capital importancia. A menudo hay que

estimar como un todo el sistema constituido por el conjunto de la red de

distribución, los centros de expedición, las actividades de producción, los

almacenes y el departamento de aprovisionamiento.




Todos concurren a la realización de los mismos objetivos: aumento

de la producción con unos medios o factores dados, reducción de los

costes, mejoramiento del nivel de servicio a al clientela, disminución de

stocks de producción en curso de fabricación o de productos acabados.

Mejora de la calidad y reducción de las mermas.

El control de los stocks está enlazado con la previsión de las ventas,

la planificación de predicción y la política de reposición de stock. El no

comprender hasta qué punto estas áreas son interdependientes, puede

conducir a la empresa a tomar decisiones que hacen ahorrar dinero por un

lado, pero hacen también perder mucho más por otro.

1.1.4.- Clases de stocks.

Para llevar a cabo una buena gestión de existencias y poder aplicar

métodos cuantitativos en dicha gestión, es necesario, entre otras cosas,

conocer las características del artículo almacenado.

Los stocks se pueden clasificar desde muy diferentes criterios. Las

clasificaciones más útiles para la gestión de stocks son las siguientes:

1) Clasificación atendiendo a la función que desempeñan los stocks en la

empresa.

2) Clasificación según la naturaleza física de los productos.

3) Análisis de los stocks según su valor e importancia: el criterio ABC.

1.1.4.1.- Clasificación atendiendo a la función que desempeñan.

Según este criterio tendríamos el siguiente esquema:

a) Stock de seguridad, también llamado stock de protección.

b) Stock medio.

c) Stock de anticipación.

d) Stock sobrante.

e) Stock activo




A continuación se expone brevemente la idea conceptual de cada

uno de estos tipos de stocks, ya que la denominación por sí sola puede dar

lugar a equívocos. Además, mediante la exposición conceptual, se puede

deducir la gran variedad terminológica con que distintos autores del tema

han ido denominando a cada uno de los siguientes conceptos.

a) Stock de seguridad.

Podemos definir el stock de seguridad de un determinado artículo

como el volumen que tenemos en un almacén por encima de lo que

normalmente vamos a necesitar, para hacer frente a las fluctuaciones en

exceso de la demanda y/o a los retrasos imprevistos en la recepción de los

pedidos.

Para este concepto también se utilizan los términos “stock de

protección”, “stock de reserva” y “stock de acopio”.

El tamaño del stock de seguridad depende de la variabilidad de la

demanda, de la longitud y la variabilidad del periodo de entrega, y del

riesgo de quedarse sin existencias que la dirección esté dispuesta a

admitir.

El stock de seguridad está destinado a paliar las fluctuaciones de la

demanda cuando esta es aleatoria, o apaliar las fluctuaciones de duración

del plazo de entrega o reposición. Puede hacerse necesario en las

siguientes circunstancias:

- Demanda aleatoria y plazo de entrega conocido.

Si los aprovisionamientos no son instantáneos, es decir, si existe un

cierto tiempo que media entre el momento que se hace un pedido y el

momento que éste llega al almacén, será necesario disponer de cierto

número de existencias para hacer frente a la demanda o salida de almacén

en ese periodo. Si la demanda en dicha unidad de tiempo es conocida




exactamente, no habrá problemas en calcular las existencias necesarias

destinadas a ese fin.

Pero si la demanda es aleatoria aparece un factor de incertidumbre

en el número de unidades necesarias para hacer frente a esa demanda.

Será necesario tener en el almacén a la hora de hacer un pedido igual a la

demanda media por el periodo considerado más una cierta cantidad que

es necesaria para atender a posibles fluctuaciones alcistas de la demanda

y/o variaciones en el periodo de entrega.

A esta cantidad de existencias, necesaria en el almacén a la hora de

hacer un pedido, se le denomina “punto de pedido”. El punto de pedido

se compone de 2 partidas:

- stock normal al que se espera dar salida durante el plazo de

entrega, y

- stock de seguridad que, aunque no esperamos necesitarlo antes de

que llegue el próximo aprovisionamiento, sirve para atender imprevistos.

- Demanda conocida y plazo de entrega aleatorio.

También se hace necesaria la presencia del stock de seguridad en el

almacén cuando la demanda es totalmente conocida en cada unidad de

tiempo sin ningún tipo de incertidumbre, pero adoleciendo el tiempo de

reaprovisionamiento de ese factor de incertidumbre.

Cuando el plazo de entrega es aleatorio, es imprescindible

abastecerse de un cierto número de existencias, suficientes como para

atender la demanda durante los días en que el nuevo pedido pueda tardar

en llegar al almacén, por encima del tiempo que se considere como un

plazo normal. De lo contrario estaremos en riesgo de ruptura.

- Demanda y plazo de entrega aleatorios.

Se produce esta situación cuando se dan las dos situaciones

anteriores simultáneamente. Este es el caso analizado en este proyecto y




en apartados posteriores se verán las herramientas para trabajar con estas

dos fuentes de incertidumbre.

Obviamente cuanto mayor sea el stock de seguridad menor será el

riesgo de ruptura, pero también cuanto mayor sea el stock de seguridad,

mayores serán los costes asociados a él. De nuevo nos encontramos ante el

dilema fundamental de la gestión de inventarios.

b) Stock medio

Es la cantidad de stock concreta, equivalente a las distintas

cantidades de stock que hemos tenido en el almacén durante un periodo

de tiempo determinado, es decir, las existencias medias durante el periodo

de estudio.

Este concepto es necesario para efectuar un análisis de los costes de

mantenimiento y para calcular el número de rotaciones en unidad de

tiempo.

J.L. Urquijo en su libro Planificación Financiera de la Empresa,

presenta el stock medio mediante un ejemplo. Parte de que el stock

evoluciona entre un máximo, que coincide con la entrada en el almacén de

un pedido, y un mínimo, que coincide con el momento justo antes de tener

lugar la llegada al almacén de un nuevo pedido. El stock medio entre

ambos extremos es la media aritmética de ambos extremos y, en términos

monetarios, nos expresa la inversión que, por término medio, tenemos

realizada en existencias y que supone una inmovilización financiera.

Este método se sustenta en la idea de un descenso rectilíneo de las

existencias. Lo que no siempre es cierto. Hay varios métodos para calcular

el stock medio. Puede consultarse [PARRA05] donde se ofrecen varias

alternativas según distintos modelos.




c) Stock de anticipación.

Son aquellos que encuentran su justificación en la necesidad de

aprovisionarse en el único momento en el que las materias se encuentran

disponibles si se trata de una producción estacional o periódica. También

se habla de inventarios de este tipo cuando sea conveniente aprovisionarse

en el momento en que los precios del artículo son más bajos, para así

obtener un mayor margen en la venta o utilizarlos posteriormente cuando

su precio de compra es más alto.

d) Stock sobrante.

Comprende los artículos en buen estado que dejan de necesitarse y

a los que hay que darles una salida, bien sea utilizándolos en cualquier

otro menester si es posible, bien devolviéndolos al proveedor,

vendiéndolos a bajo precio o tirándolos si no hay otra alternativa.

e) Stock activo.

Es aquel que se constituye para hacer frente a las demandas

normales del proceso productivo de la empresa o de los clientes. El stock

activo alcanza su mayor valor cuando llega al almacén de la empresa el

pedido formulado a los proveedores.

1.1.4.2.-Clasificación según la naturaleza física de los productos.

La naturaleza física de los stocks exige, en determinadas ocasiones,

consideraciones distintas a la hora de gestionar los almacenes, por ello,

interesa clasificar los stocks tendiendo en cuenta su dimensión física. Esta

clasificación se puede hacer desde dos perspectivas:

a) Según la duración o vida útil de los productos:

- Perecederos, se deterioran físicamente con el tiempo

- No perecederos.




- Artículos con fecha de caducidad marcada.

b) Según el tipo de actividad de la empresa:

- Empresas comerciales:

- Artículos básicos.

- Artículos complementarios.

- Artículos obsoletos o pasados de moda.

- Artículos deteriorados o defectuosos.

- Empresas industriales:

- Materias primas.

- Stocks de productos semiacabados.

- Productos acabados.

- Repuestos.

- Recambios

- Suministros industriales.

1.1.4.3- Análisis de los stocks según su valor e importancia: el criterio

ABC.

En los almacenes de cualquier empresa, sea cual sea su actividad, es

muy frecuente encontrar un número bastante elevado de artículos

distintos con características diferentes.

Es obvio pensar que todos estos artículos no representan el mismo

volumen de capital inmovilizado, ni son igual de importantes para el

funcionamiento de la empresa. Pueden representar distinto valor por:

- Su precio de compra o fabricación.

- Por la cantidad utilizada de dicho producto en unidad de

tiempo.

- Por la utilidad que representa para el funcionamiento de la

empresa.




Pues bien, partiendo de estas hipótesis, podemos llegar a la

conclusión de que el procedimiento técnico y el control a aplicar en la

gestión de stocks de los artículos del almacén de una empresa no tienen

que ser de idéntica rigurosidad para todos ellos.

Al decir que hay que afinar más en los artículos que suponen una

mayor inmovilización, nos referimos a que deberían de ser objeto de

métodos que, aunque fueran más complicados a la hora de aplicarse, nos

garanticen una mayor exactitud en los resultados, con uso márgenes

mínimos de error.

Varios autores se han planteado esta cuestión y han llevado a cabo

una clasificación de los artículos de un almacén atendiendo sólo al

porcentaje de inmovilización que representan ciertos artículos respecto del

total de inmovilización de existencias. Han clasificado los artículos de

almacén en tres grupos: A, B y C.

Se incluyen en el grupo A los artículos que, aunque representan un

porcentaje pequeño en unidades físicas respecto al total de artículos en

existencias, sin embargo suponen la mayor parte del capital inmovilizado

en stock.

En el grupo B se incluyen los de segundo orden en valor.

Por último, en el grupo C se incluyen los artículos que, aunque

representan un alto porcentaje en unidades físicas respecto del total, sin

embargo suman un bajo porcentaje en unidades monetarias respecto de la

inversión total.

A este procedimiento de clasificación se denomina “método ABC”.

Puede que sean más grupos, en este caso se utilizarán más letras. Puede

que el criterio de selección no sea el coste o valor monetario que tienen.

Puede que los artículos sean clasificados por criterios de escasez, por

utilidad a la empresa… Puede ser también una clasificación ABC




multicriterio, en la que varios de los criterios anteriores sean tenidos en

cuenta.

La clasificación de artículos según su valor tiene, generalmente, una

distribución parecida a la sugerida por W. Pareto para las rentas de los

individuos: alrededor de un 20% del número de artículos en stock

representa cerca del 80% del valor total de ese stock. La clasificación de los

stocks según el valor o inmovilización financiera que suponen ha sido

tratada por numerosos estudiosos.

La mayoría de los autores aluden a la clasificación ABC atendiendo

sólo al valor monetario que representan los artículos respecto al total. Pero

puede que la clave para determinada empresa sea realizar una

clasificación en cuanto a coste y utilidad. Puede que un artículo no tenga

un coste alto pero su falta ocasione costes muy altos para la empresa.

Parece, pues, razonable que este artículo deba tener una atención especial.

1.1.5.- Factores que influyen en la gestión de inventario.

A la hora de llevar a cabo la gestión de stocks hemos de tener en

cuenta una serie de factores básicos. A veces hay que prestarles atención

por presentarse como limitativos o no controlables; y otras, por ofrecernos

la posibilidad de controlarlos

En términos generales y absolutos, no podemos hablar de factores

controlables y no controlables puesto que depende de cada circunstancia

concreta como incide una variable sobre la gestión de stocks. A veces un

mismo factor puede ser controlable en unos casos y, en otros ser

limitativo. Por ejemplo, el plazo de aprovisionamiento puede ser

controlable cuando la fecha de realización del pedido sea libre o no serlo

cuando el proveedor suministre en una fecha fija.

No obstante hay factores que en la mayoría de los casos se

presentan como controlables y otros como no controlables.




En la tabla 1.1 se sintetizan los factores más comunes. Cada caso

requerirá unos factores concretos, pero en general, en casi todos los

negocios donde los stocks jueguen un papel importante estarán presentes

los elementos que se muestran a continuación.

Cantidad a pedir, punto de pedido, stock de seguridad y plazo de

aprovisionamiento son decisiones que se toman en el ámbito de la

empresa y por lo tanto forman parte de su gestión y estrategia. Los demás

no suelen ser controlables, aunque dependiendo del caso pueden llegar a

serlos.

No podemos influir en la demanda de una manera directa, pero

mediante campañas publicitarias o acciones de marketing concretes,

podemos, en cierta medida, predecir o manejar a la demanda. El espacio

en almacén es el que se tiene pero pueden hacerse ampliaciones, alquiler

de naves contiguas, etc. La fuente de financiación depende de nuestra

estructura financiera y, en cada caso, será más aconsejable una u otra

siendo posible la elección en la mayoría de los casos.




Los factores que con frecuencia se pueden controlar son los siguientes

1. Cantidad a pedir. 2. Punto de pedido.

3. Stock de seguridad 4. Plazo de aprovisionamiento

Los factores considerados limitativos en la mayoría de los casos

1. La demanda 1.1. determinista 1.2. Aleatoria 2. Los costes de gestión

2.1. Costes de adquisición 2.2. Costes de pedido 2.3. Costes de mantenimiento

2.4. Costes de ruptura 3. El plazo de reposición o entrega 3.1. Nulo

3.2. Positivo 3.2.1. Conocido 3.2.2. Aleatoria

4. La caducidad de los bienes 4.1. A muy corto plazo 4.2. A corto plazo

4.3. Con fecha marcada 4.4. A muy largo plazo 5. El espacio en almacén

5.1. Restrictivo 5.2. No restrictivo 6. Fuente de financiación

6.1. Propia 6.2. Ajena 6.2.1. Proveedores

6.2.2. Otras fuentes de crédito

Tabla 1.1.- Factores que influyen en la gestión de inventario.




1.1.6.- Costes relevantes en la gestión de stocks.

La gestión de stocks, como hemos indicado anteriormente, implica

grandes problemas.

En primer lugar, el control del nivel de los stocks y la reposición de

los mismos. La cuestión fundamental que se plantea en la empresa es

controlar el equilibrio entre dos fuerzas de sentido contrario que

contribuyen a determinar el volumen de existencias almacenadas: por una

parte la empresa desea asegurar la continuidad de su ritmo de

producción, pero, por otra parte, el mantenimiento de las existencias le

hace incurrir en unos costes que crecen con el al aumentar el nivel de

inventario.

La unidad de producción deberá de encontrar un equilibrio entre el

riesgo inherente de ruptura de un determinado nivel en su almacén y el

coste de sostenimiento de dicho almacén.

Una buena técnica de gestión de stocks es un factor fundamental

del equilibrio financiero de toda empresa, pues mantener stocks amplios

entraña el riesgo de provocar serias pérdidas de beneficios, tanto a corto

como a largo plazo. Pero la ruptura o falta de existencias puede acarrear

graves problemas que pueden convertirse en una tara de carácter

estructural y que se traduce siempre en altos costes y pérdidas de

beneficios e imagen.

Si se produce ruptura, por ejemplo, en un almacén de ventas y no

se puede atender satisfactoriamente a un cliente, éste se abastecerá en la

competencia, perdiendo a corto lo beneficios de esa compra y largo plazo

puede perderse definitivamente al cliente si, por creerse mejor atendido en

otro establecimiento, deja definitivamente de comprarnos. Es más, puede

que cuente su experiencia a otros clientes y que los perdamos también. Sea

como fuere el caso es que estamos proporcionando una oportunidad a la

competencia.




Pero también se ha demostrado de forma empírica que las

empresas que mantienen unos niveles de stock totalmente innecesarios

pierden anualmente mucho capital por esa mala gestión.

Junto a estos problemas, también se plantean en la empresa toda

una serie de cuestiones en la gestión de stocks, como la contabilidad de

materiales, la política de gestión de pedidos, los problemas de

almacenamiento, la conservación y la vigilancia, el control de la calidad, el

consumo de excedentes, etc.

En los modelos aplicados en la gestión de existencias, los costes

asociados a ellas juegan un papel fundamental. Es necesario, pues,

examinar todos los costes de forma crítica antes reincluirlos en un modelo

de gestión.

Los costes que afectan a la gestión de stocks los podemos agrupar

en los siguientes:

a) Costes de compra o adquisición.

b) Costes de lanzamiento (o de hacer los pedidos).

c) Costes de almacenamiento o tenencia en el almacén.

d) Costes de ruptura.

1.1.6.1.- Costes de compra o adquisición.

Es el coste originado por la adquisición de las existencias, es igual al

producto del precio unitario del bien por el número de unidades que se

compran.

El precio de compra o coste de adquisición puede ser

independiente de la cantidad comprada en cada periodo o bien

dependiente del número de unidades solicitadas. Si obtenemos descuentos

por volumen de compra, el coste de adquisición dependerá del volumen

del lote.




El precio es la expresión en dinero del valor de un artículo. Su

importancia a la hora de comprar es decisiva para la obtención de

economías. Pero el precio no tiene una significación absoluta, sino que

depende de la calidad adecuada, de la continuidad y seguridad en los

aprovisionamientos, de las satisfactorias relaciones comerciales, etc.

El departamento de compras debe considerar el precio en último

lugar, circunstancia ésta que no le quita importancia, sino que nos indica

que, mientras que no hayamos valorado los aspectos mencionados

anteriormente, todas las valoraciones que realicemos sobre el precio nos

llevan a resultados indeterminados. De ahí que no se recomiende

conseguir a priori los precios mínimos, porque ello carece de significado.

Si se intentarán conseguir una vez que se hayan cumplido las condiciones

anteriores.

La obtención de un precio mínimo es de la mayor importancia, ya

que, en definitiva, el objetivo del departamento de compras es aminorar lo

más posible los costos de los suministros, pero haciendo esos descensos en

los costes compatibles con un grado de calidad adecuado, un plazo de

entrega favorable, la idoneidad del proveedor, etc.

1.1.6.2.- Costes de lanzamiento.

Estos costes comprenden todos los gastos ocasionados por el hecho

de tramitar la compra. Podemos citar entre ellos:

- Salarios de los agentes de los servicios de aprovisionamiento.

- Gastos con motivo del estudio del mercado de compras.

- Trámites administrativos de lanzar el pedido: notificaciones por

escrito o por teléfono, y los gastos de reclamaciones de este pedido en el

plazo previsto.

- Controles cualitativos y cuantitativos de la factura de compra.




- Gasto accesorio del funcionamiento de todos los servicios del

departamento de compras.

- Gasto de local, energía eléctrica, calefacción, etc.

Además, cada pedido lleva incorporado el coste de recepción del

pedido y, en ciertos casos, los costes de transporte y control de calidad del

lote recibido, cuando estos van a cargo del comprador.

1.1.6.3.- Costes de almacenamiento.

Los costes de almacenamiento son los inherentes a la existencia

misma del stock, los que soporta la empresa por el hecho de tener

existencias.

Los stocks, cualquiera que sea la naturaleza de los productos o

materias que los componen, representan unos capitales inmovilizados

durante un tiempo más o menos largo. Su valor pertenece al activo de la

empresa, pero esta partida del activo tiene una particularidad, y es que, al

contrario que otras de sus partidas, la realidad física que este valor cubre

está en constante modificación. Los costes de mantenimiento, también

llamados costes de posesión, se subdividen en dos categorías:

a) Costes financieros

b) Costes de almacenaje.

Los costes de mantenimiento de tipo financiero, a su vez, se clasifican en

cinco categorías:

1) Intereses.

2) Costes de oportunidad.

3) Otros costes financieros.

Todo artículo en existencia supone una inmovilización financiera, y

toda inmovilización financiera, supone un coste. Este coste tendrá

diferentes características según cual sea el origen de los medios financieros

empleados en el pago de los artículos en stocks.




Si el capital inmovilizado proviene de un préstamo concedido por

un banco o cualquier entidad financiera con la única finalidad de financiar

esas existencias, entonces nos supondrá unos costes que se plasman en los

intereses. Éstos son proporcionales al volumen de stock en almacén.

Si el capital empleado en comprar o generar los stocks hay que

retraerlo de la suma de fondos propios que se podrían dedicar a cualquier

otra actividad de la empresa, la operación supondrá un coste, llamado

de oportunidad, que se traduce en el sacrificio de los beneficios esperados

de ese capital al invertirlo en otra actividad.

Por último, si la financiación la hace el proveedor, entonces los

costes financieros pueden llegar a ser nulos. La financiación y el

consecuente coste vienen condicionados por el plazo de pago de la factura

al proveedor. Si el proveedor nos da un límite de pago de facturas de T

días de duración sin ningún cargo durante esos T días, los costes

financieros serán nulos. Si logramos darle salida al total de stocks antes

del vencimiento del pago de las facturas correspondientes de forma

permanente y continuada, las existencias en almacén estarán financiadas

por proveedores.

Los costes de almacenamiento también llamados de mantenimiento

están constituidos por los elementos siguientes:

1) Coste de funcionamiento del almacén.

- Salarios.

- Gasto de energía.

- Gasto de entretenimiento de locales, del equipo y de las

máquinas.

- Gasto del seguro para cubrir los riesgos de incendios,

inundaciones, robos, etc.

2) Pago de impuestos.




3) Coste de obsolescencia, que puede ser muy elevado para ciertos

artículos que pasan de moda rápidamente o que están en un continuado

proceso de mejora tecnológica.

4) Las mermas, que consiste principalmente en la disminución del

peso o de la calidad por muy diversos motivos, uno de los principales es el

simple paso del tiempo. También puede incluirse en este apartado las

pérdidas, robos, etc. Las mermas producen un deterioro imparable o un

deterioro parcial, pudiéndose utilizar parte del artículo o venderse a bajo

precio.

De acuerdo con lo expuesto, los costes de mantenimiento son un

tipo de costes de una categoría muy amplia.

A la suma de todos los costes que pueda suponer el hecho de

guardar los stocks en almacén, la llamamos coste de mantenimiento. Este

coste se puede cuantificar de -tres formas siguientes:

1) En porcentaje sobre el valor monetario de las existencias medias

por unidad de tiempo.

2) En unidades monetarias por unidad de artículo en stock.

3) Una parte como cuota fija y otra como proporcional al volumen

de existencias.

La última forma de cuantificar los costes de mantenimiento surge

como consecuencia de que hay quien considera una parte de los costes de

mantenimiento como independientes del volumen de existencias, estos

costes pueden ser, p. ej., los de alquiler, calefacción e iluminación. Es

evidente que estos costes son constantes independientemente de que el

local esté más lleno o más vacío.

Pero, para mayor comodidad, estos costes se pueden estimar como

proporcionales al volumen de stock, ya que la mayoría de las veces existe

un coste de oportunidad, es decir, que si el espacio no lo ocupa un artículo

queda libre para otro.




Ahora bien, como en cualquier caso la cantidad en existencias no es

constante, debido a que en todo almacén existe necesariamente una

secuencia de entradas y otra de salidas, el coste de mantenimiento se

cuantifica a partir del stock medio existente en el almacén durante cada

período de tiempo.

1.1.6.4.- Costes de ruptura.

No tener existencias en almacén cuesta dinero.

Si partimos del fin que justifica la existencia de los stocks en el

almacén, que no es otro que la utilidad que proporciona un bien al

disponer de él en e1 lugar y en el momento en el que se necesita, la

carencia de ese bien, una vez que es precisa su utilización, supone unos

costes que denominamos costes de ruptura.

Los costes de ruptura no se derivan del uso o mantenimiento de los

stocks, sino de su carencia, y suelen ser consecuencia de una mala gestión

de los stocks.

La carencia de los stocks puede revestir diversos grados de

perjuicio, y puede provocar diversos efectos según cuales sean las

características del artículo en cuestión y según cual sea la importancia de

su utilidad. Si los stocks pertenecen a los almacenes de una empresa de

producción, es decir, si la finalidad de los stocks es abastecer un proceso

productivo, su ruptura ocasionará pérdidas de tiempo activo en máquinas

y en equipo, o bien tener que abastecerse de artículos de inferior calidad o

mayor precio -como mal menor- para impedir la interrupción del proceso.

Si los stocks pertenecen a una empresa comercial y si la utilidad del

stock es disponer del artículo en el lugar y tiempo en que el cliente lo

necesita, podemos reducir a tres las circunstancias que rodean la ruptura

por falta de existencias.



El cliente espera la llegada de los artículos. Entonces el coste que

presupone la carencia es nulo. Sólo supondrá un retraso en el cobro del

importe de la venta. No obstante, debe puntualizarse que si la clientela ha

de soportar esta situación de una forma continuada corremos el peligro de

que nos abandone, y siempre existirá una pérdida de imagen.

El cliente se abastece en otro sitio, pero sigue siéndonos fiel. Aquí los

costes vienen representados por la pérdida o la no obtención del beneficio

de la compra que nos ha solicitado el cliente que no hemos podido

atender.

Se pierde el cliente. Aquí los costes de ruptura estarían representados

por la pérdida del beneficio de esa compra y de todos los beneficios

futuros que hubiera realizado el cliente que hemos perdido.

Cálculo del coste de ruptura.

La estimación del coste de ruptura plantea, generalmente, un

problema práctico de difícil solución. Puede ser necesario calcular el coste

unitario de ruptura, o sea, el coste por cada unidad que hemos dejado de

vender, o bien que interese cuantificar los costes globales cada vez que

haya escasez.

Supongamos que el coste de ruptura es proporcional al número de

rupturas durante un período de tiempo, que puede ser, p. ej., un año. En

este caso es posible determinar un coste unitario.

Si Q es la cantidad a pedir, entonces:

( ) )( eMspdXQ +−++= [1.1]

X = Salida media diaria durante el plazo de reposición.

d = Plazo de reposición.

p = Duración del ciclo de aprovisionamiento.

s = Stock de seguridad.




M = Volumen de existencias en el almacén en el instante en el que

se hace el pedido.

e = Cantidad pedida en tiempo anterior y no recibida.

El empleo de esta fórmula permite, pues, pedir cantidades variables

teniendo en cuenta las posibles fluctuaciones de la demanda y del plazo

de reposición.

Tendremos una ruptura de stock cada vez que la demanda

solicitada al almacén exceda de la salida media en una cantidad superior a

s. Es decir, si

spdXpdD ++>+ )()( [1.2]

Siendo:

D (d + p) = Demanda real durante el intervalo (d + p).

X = Salidas medias del almacén previstas.

s = Stock de seguridad.

Figura 1.1.- Figura ilustrativa sobre la ruptura de stock.





La representación utilizada en la figura superior es la habitual que

se maneja en toda la literatura sobre el tema. Se trata de un diagrama

cartesiano cuyo eje de abscisas representa el tiempo y en ordenadas el

nivel de inventario disponible para esa unidad de tiempo.

1.1.7.- La demanda. 1.1.7.1.- la demanda en la empresa desde una óptica empresarial.

En términos generales, la demanda puede definirse como el

volumen físico o monetario que de un producto o servicio están

dispuestos a adquirir determinados compradores en un lugar y período de

tiempo dado, bajo determinadas condiciones.

De esta definición se desprende que la demanda no tiene un

carácter absoluto, sino relativo, cuyas condiciones es necesario precisar

para delimitar su amplitud.

La delimitación de la demanda puede hacerse de acuerdo con

múltiples criterios; los principales son: la dimensión «producto», la

dimensión «compradores» y la dimensión «tiempo». Cada una de estas

dimensiones puede subdividirse en distintos niveles que se relacionan

entre sí.

La dimensión «producto» nos permite distinguir cuatro tipos de demanda:

a) Demanda de un artículo específico.

b) Demanda de una línea de productos.

c) Demanda de la empresa. La que recibe la empresa respecto a un

producto determinado.

d) Demanda global. La suma de las que reciben todas las empresas

existentes en el mercado, también respecto a un producto

determinado.




La dimensión «compradores» nos permite considerar:

a) Demanda individual.

b) Demanda de un segmento.

c) Demanda total.

El aspecto «tiempo» nos permite considerar a la demanda en distintos

instantes o períodos:

a) Demanda actual.

b) Demanda a corto plazo.

c) Demanda a medio plazo.

d) Demanda a largo plazo.

e) Demanda para cualquier segmento determinado del tiempo.

La demanda final es la ocasionada en el último eslabón de la cadena

producción y distribución, es decir, la demanda de los consumidores.

La demanda derivada es aquélla que se origina como consecuencia

de las actividades de producción de una determinada industria u

organización.

1.1.7.2.- Los determinantes de la demanda.

Los determinantes de la demanda son aquellos factores o variables

que pueden ejercer una influencia en la evolución de la misma. Estos

factores pueden agruparse en dos tipos principales: factores controlables y

factores incontrolables.

1) Los factores controlables son aquellos factores variables sobre los

que la empresa puede actuar para influir en la demanda de acuerdo con

sus objetivos. Estos factores son muy numerosos, aunque los más

importantes son: precio, promoción, publicidad, distribución, número de

vendedores, calidad del producto, nivel de existencias, gama de

productos, plazos de entrega y servicio postventa.



2) Los factores incontrolables son aquellos sobre los que la empresa

no ejerce ningún control y, por lo tanto, no pueden ser utilizados por ésta

para influir en la demanda. Estos factores pueden agruparse en tres tipos

principales:

- Factores de entorno:

- Evolución tecnológica.

- Evolución económica.

- Evolución cultural.

- Evolución social.

- Evolución legal.

- Factores concurrenciales:

- Número de competidores.

- Estructura de la competencia.

- Políticas de la competencia.

- Variables controlables por cada competidor.

- Factores inherentes al consumidor:

- Renta personal

- Distribución geográfica de los consumidores.

- Situación familiar.

- Edad de los consumidores.

1.1.7.3.- La función de demanda.

La función de demanda es la ecuación matemática que expresa la

influencia simultánea de las diferentes variables que afectan a la evolución

de las cantidades demandadas por los consumidores de un determinado

producto o servicio.

En los mercados de consumo, la función de demanda de la empresa

suele adoptar la forma siguiente:

),,,,,( , EMGPRPfQ scaa = [1.3]




aQ = Cantidad demanda del producto «a».

aP = Precio de venta del producto «a».

R = Renta disponible de los consumidores.

scP , = Precios de los productos concurrentes y de sustitución.

G = Gustos y preferencias.

M = Acciones de marketing de la empresa.

E = Término residual que comprende la influencia conjunta

de diferentes variables, distintas de las anteriores.

1.1.7.4.- La variable demanda en la gestión de stocks.

En términos generales, y dentro del ámbito de la gestión de stocks,

podemos definir la variable «demanda» como las necesidades de salida de

almacén que se van a producir durante un período de tiempo.

Ahora bien, la delimitación de esta demanda puede hacerse en

consonancia con el tipo de almacén al cual va dirigida. La cadena de

producción y distribución que sigue el producto, desde su extracción de la

naturaleza hasta que es utilizado por el consumidor, está formada por un

número más o menos elevado de eslabones. Cada eslabón representa una

fase de transformación o distribución en la que el producto, entre otros

hechos, necesita ser almacenado. Cada uno de los diferentes almacenes

que puedan formarse proveerá a una demanda con características

específicas.

En un extremo de la cadena logística, nos encontramos con

almacenes que normalmente albergan productos que sirven de materia

prima para el siguiente eslabón de la cadena. La demanda que reciban

estos almacenes va a depender de las necesidades de materia que ocasione

el proceso productivo. El distribuidor también ejercerá una demanda

sobre el productor, que suele obligar a este último a implantar almacenes

de productos terminados; y así sucesivamente, hasta llegar al último





eslabón, en el que se tratará de almacenes constituidos por el distribuidor

para satisfacer la demanda de los consumidores. En este último eslabón es

donde arranca realmente el proceso de demanda real. Las necesidades o

demandas que tienen lugar en las distintas fases o eslabones de la cadena

logística, a corto o largo plazo, dependen en exclusiva del consumo final; a

ningún agente productivo o distribuidor le interesa producir o almacenar

para que no se venda y se desperdicie el producto, sino para que sea

consumido o utilizado.

Las decisiones adoptadas en cualquiera de los eslabones de la

cadena logística se convierten en información utilizada por los

proveedores de los eslabones anteriores. Cuando dicha información es

deficiente o responde a decisiones no basadas en la demanda real, puede

inducir a los directivos a adoptar decisiones perjudiciales para la empresa.

Es el caso del llamado efecto Forrester o efecto latigazo (Bullwhip effect)

que contempla el efecto de la propagación en la distorsión de la demanda

“aguas arriba” de la cadena de aprovisionamiento.

El problema se agudiza especialmente en la actualidad, porque el

coste de las existencias no ha cesado de aumentar durante los últimos

años. De ahí que, últimamente, existe una tendencia a la disminución de

los stocks, imitando en lo posible la política japonesa de stock cero,

mediante técnicas del tipo “justo a tiempo” del JIT (Just In Time).

Todo lo anterior nos lleva a considerar de gran interés las

reflexiones de todo directivo acerca de la cuantía de su demanda real, de

cuáles son sus salidas de almacén y cuál es su demanda efectiva, referidas

a un determinado período de tiempo.

La demanda efectiva es el volumen de existencias solicitado o

pedido al almacén durante un período de tiempo, es decir, la cartera de

pedidos o lo que se ha demandado al almacén en un lapso de tiempo. La




demanda efectiva puede conocerse a través de los registros estadísticos de

los pedidos a almacén.

La demanda real son las necesidades reales de nuestros clientes,

también referidas al período de tiempo mencionado. Esta demanda puede

conocerse mediante estudios estadísticos, sondeos, y mediante estudios

del mercado. La demanda real puede ser diferente a la efectiva en un

período de tiempo más o menos largo, ya que ésta última puede obedecer

a decisiones especiales tomadas por los clientes; por ejemplo, decisión de

especulación, o bien que los clientes aumenten su volumen de existencias

medias para contrarrestar un posible mayor plazo de entrega, etc.

Si la variación de la demanda efectiva no obedece a variaciones de

las necesidades reales, en un plazo más o menos largo esto va a repercutir

en nuestro negocio. Las decisiones de producción o de variar nuestro nivel

de existencias han de basarse en la información sobre la demanda real.

Por otro lado, también debe precisarse que el concepto de salidas

de almacén puede ser distinto a los dos conceptos anteriores de demanda,

puesto que las salidas del almacén responden a la demanda satisfecha.

1.1.8.- Modelos en la gestión de inventarios. 1.1.8.1.- Parámetros básicos en un modelo de gestión de inventario.

La gestión de inventarios trata de responder a las dos siguientes

preguntas:

¿Cuándo hay que hacer un pedido de reaprovisionamiento?

¿Cuál es el tamaño de dicho pedido?

Se trata de dar una respuesta a las preguntas anteriores cuya

solución minimice el coste total de la existencia del inventario. La

finalidad es alcanzar un equilibrio entre la calidad de servicio ofrecido a

los clientes y el coste económico derivado de dicha calidad. Con este

objetivo se desarrollan técnicas que se presentan a continuación.




Los parámetros básicos en un modelo de gestión de inventarios a

considerar son:

El patrón de demandas.

Como se ha detallado en el epígrafe anterior, el modelo o

comportamiento de la demanda juega un papel esencial a la hora de

establecer un modelo de gestión.

La demanda puede ser, clasificándola según criterios para aplicar

unos modelos u otros, continua o discreta, determinista o aleatoria y de

naturaleza independiente, dependiente o mixta.

Los modelos que se exponen a continuación tienen en cuenta sólo el

caso de demanda independiente, ya sea continua o discreta, determinista o

aleatoria. Demanda independiente significa que la demanda en un

periodo de tiempo no influye en la demanda de otro intervalo de tiempo

bajo estudio.

También se considera que el modelo de generación de demanda es

estable, es decir, se mantiene dentro de unos límites razonables con

fluctuaciones.

El plazo de entrega y el modo de reaprovisionamiento.

El plazo de entrega es el tiempo que transcurre entre la emisión del

pedido a nuestro proveedor y la recepción del mismo en el almacén.

Puede ser determinista o aleatorio.

El modo de reaprovisionamiento es como se reciben los pedidos,

puede ser mediante una entrega única o una entrega paulatina.

Los diferentes costes.

Ya se han detallado en el epígrafe 1.6 todos los costes involucrados

en la gestión de inventario. Los costes que se van a tener en cuenta en el

desarrollo de los modelos son los llamados costes relevantes. Son los más

importantes desde el punto de vista de la gestión por estar asociados a las

decisiones.




Coste de lanzamiento o pedido (Cp).

Asociado al hecho de solicitar una cantidad de uno o varios

artículos a nuestros proveedores a fin de reaprovisionar el almacén.

Incluye los costes de elaboración de las especificaciones del pedido, su

registro y seguimiento, procesado de as facturas, informes de planta y

preparación del pago.

Coste de almacenamiento (Cs).

Asociado a la disponibilidad física de artículos en el almacén

incluye los costes de capital, seguros, impuestos, amortización de

almacenes y utillaje, robos, deterioros, obsolescencia y mano de obra.

Suele ser el más elevado de todos los costes asociados a la gestión

de los inventarios y, generalmente, puede expresarse como un porcentaje

del valor de los artículos almacenados.

Coste de ruptura o penuria (Cp).

Asociado a la situación de no poder satisfacer la demanda de los

clientes por carecer de existencias para ello.

El coste de ruptura es complejo de calcular ya que es difícil

cuantificar como queda dañada nuestra imagen ante un cliente, si éste

comentará la situación a otros clientes, etc. En función del tipo de negocio

se establecen unos métodos u otros. En adelante se considerará que esta

cantidad es conocida.

1.1.8.2.- Modelos generales en la gestión de inventario.

Se debe comentar el modelo determinista elemental que, aunque

casi nunca puede aplicarse, desde el punto de vista didáctico, es muy

interesante como punto de partida. Los supuestos básicos de este modelo

son:

a) La demanda es conocida, determinista y se produce de una

manera continua y uniforme en el periodo de estudio T.



b) El plazo de entrega es nulo, es decir, el reaprovisionamiento de

los proveedores es inmediato. Si el tiempo de entrega no fuera nulo, pero

sí constante, sólo habría que adelantar la fecha de emisión de pedido un

tiempo igual al plazo de entrega.

c) Sólo se consideran los costes de pedido Cp y almacenamiento

Cs. El coste de almacenamiento se establece por unidad y año. El coste de

pedido es el coste total de la emisión de un pedido.

Utilizando la representación habitual este modelo queda

representado en como en la figura 1.2.


igura 1.2.- Modelo determinista elemental.

Se trata de determinar cual es la cantidad de unidades que debe

constit

an n el número de piezas de un lote, t el instante de tiempo que

media

Nivel de stock

F

uir cada lote solicitado al proveedor para minimizar el coste de la

gestión.

Se

entre dos pedidos consecutivos, G(n) el coste total de la gestión

durante el periodo T y g(n) el coste en del periodo entre pedidos, siendo

tiempo

Stock máximo

n

t T



los tamaños de los lotes todos iguales de n unidades. Teniendo en cuenta

que el stock medio durante un periodo t es n/2, resulta que:


[1.4]

ntCCng sp 21)( +=

como se cumple que el número k de pedidos es

[1.5] TN

tnk ==

la expresión del coste global de la gestión durante el periodo T es

[1.6]

)21)

21(

21)(

2

nTCCnN

NTnCC

nNtnCC

nNnG spspsp +=+=⎟

⎠⎞

⎜⎝⎛ +=

La expresión [1.6] la podemos considerar como la suma de 2

funciones:

[1.7] (costes totales de pedido) pC

nNnG =)(1

[1.8] (coste total de almacenamiento) nTCnG s2

1)(2 =

La figura [1.3] es una representación de las tres expresiones

anteriores. En ella se comprueba que los costes de almacenamiento crecen

linealmente con n y que los costes de almacenamiento disminuyen con n

haciendo una curva. El punto donde se cortan G1(n) y G2(n) coincide con

el mínimo de la suma de ambas funciones.

Ese mínimo, n0 en la figura 1.3, es el tamaño de lote que representa

el coste más reducido para la empresa. Se calcula anulando la derivada de

G(n) respecto a n. La ecuación obtenida al derivar G(n) es la [1.9]



Figura 1.3.- Coste total de la gestión en función de n.

TCC

nN

dnndG

sp 21)(

20

+−=[1.9]

Igualando a cero [1.9] y utilizando la ecuación [1.5] obtenemos las

llamadas fórmulas de Wilson. En la literatura se suele denominar a n0

cantidad o lote económico de pedido.

s

p

TCNC

n 20 =[1.10]

s

p

NCTC

t 20 =[1.11]

[1.12] spCNTCnG 2)( 0 =

En caso de no obtener un número entero, suceso frecuente por otro

lado, se puede hacer un análisis marginal en torno al punto obtenido y

seleccionar el entero cercano con menor coste.





Existen más modelos de gestión de inventarios que consideran

(pueden estudiarse con más detenimiento en [SARABIA96]). A modo de

ejemplo aquí se citan unos cuantos:

- El caso anterior considerando que se produce rotura.

- Demanda aleatoria.

- Demanda aleatoria y plazo de entrega no nulo.

- Demanda aleatoria continua.

- Demanda y plazo de entrega aleatorios.

- Demanda conocida pero variable en el tiempo.

El objeto de este proyecto es estudiar si se puede determinar un

modelo de gestión de política de inventario cuando la demanda y el plazo

de entrega son variables aleatorias desconocidas.

En [SARABIA96] se trata el caso de demanda y plazo de entrega

aleatorio con unas consideraciones antes de aplicar el modelo:

- demanda y plazo de entrega variables independientes, y

- demanda y plazo de entrega se distribuyen según leyes normales.

La primera condición no se cumple en el caso de estudio de este

proyecto. De hecho, esa ha sido la una de las dificultades a la hora de

establecer un modelo de política de gestión de inventario. La demanda y

el plazo de entrega en la cadena de suministro de la moda son fuertemente

dependientes. Si la demanda de un artículo crece lo hará también el plazo

de entrega. Uno de los ejemplos vivos de esta característica es el tan

acusado efecto látigo en dicha cadena de suministro.

Respecto a la segunda condición se puede afirmar que la demanda

total, no la diaria, en el plazo de entrega por el Teorema Central del Límite

puede aproximarse por una normal. En el caso del plazo de entrega no se

sabe nada al hacer el pedido. Se debe consultar al fabricante sobre sus

plazos de entrega, los cuales pueden variar enormemente, incluso cabe la

posibilidad de que no se pueda reponer un artículo.




1.2.- EL SECTOR DE LA MODA.

1.2.1.- La distribución comercial. 1.2.1.1.- Generalidades de la distribución comercial.

La separación geográfica entre comprador y vendedor y la

imposibilidad de situar el centro de fabricación frente al consumidor

hacen necesario el traslado de bienes y servicios desde su lugar de

producción hasta el de consumo. Así, la distribución comercial realiza la

función de acercar y facilitar bienes y servicios al consumidor final

Los esfuerzos de marketing resultan ineficaces si, en última

instancia, el producto no se encuentra en el punto de venta donde el

consumidor pueda adquirirlo.

La distribución es el instrumento de marketing que relaciona la

producción con el consumo. Su misión es poner el producto a disposición

del consumidor final en la cantidad demandada, en el momento en que lo

necesite y en el lugar que desee, pueda o necesite adquirirlo.

Así, la Distribución Comercial crea las utilidades de tiempo, lugar y

posesión.

Utilidad de tiempo: la Distribución pone el producto a disposición del

consumidor en el momento que éste lo precisa. El producto permanece en

los almacenes, en las estanterías de los puntos de venta o en la web a la

espera del momento en que el consumidor lo solicite, evitándole de este

modo que tenga que comprar y guardar grandes cantidades de producto

para su posterior consumo. Por ejemplo: las tiendas de conveniencia son

un buen ejemplo de cómo los minoristas satisfacen la utilidad de tiempo

de muchos consumidores, facilitándoles un horario comercial muy

amplio.

Utilidad de lugar: se genera mediante el establecimiento de

suficientes puntos de venta en 1a próximos al sitio donde el consumidor

necesite el producto.




Así, supermercados de proximidad como «Caprabo», «Dialprix» o

«Mercadona», crean utilidad de lugar para los consumidores que no

desean utilizar sus vehículos para trasladarse a los hipermercados

localizados en las afueras de las ciudades.

Utilidad de posesión: con la entrega del producto para su consumo

o disfrute.

1.2.1.2.- Diferentes puntos de vista sobre el concepto de distribución

comercial.

El concepto de distribución comercial se puede analizar desde dos

puntas de vista: el de los fabricantes y el de los detallistas.

A) Desde el punto de vista de los fabricantes.

La distribución comercial, desde el punto de vista de los

fabricantes, al igual que el resto de variables controlables por la empresa,

forma parte de la oferta del mercado y su organización, ejecución y

control han de planificarse con el máximo cuidado ya que compromete la

definición y el posicionamiento de los bienes de la empresa en el mercado.

Sin embargo, en el caso de la distribución, estas tareas agudizan su

dificultad, porque así como las otras variables de la mezcla comercial

(marketing-mix) se desarrollan en el seno de la empresa, sin tanta

colaboración externa, ahora, esta colaboración es esencial, y sin ella la

empresa se vería muy comprometida para poder «colocar» sus productos

en el mercado. Entendida desde este punto de vista, la distribución

comercial es, en sí, Comercialización

B) Desde el punto de vista de los distribuidores.

La distribución comercial puede entenderse también desde otro

punto de vista, el de los distribuidores. En este caso se denomina retailing




a la venta minorista. El término retailing hace referencia a la actividad

final, así como a los pasos necesarios para hacer llegar un producto o

facilitar servicios a los consumidores.

Independientemente de si una organización vende al consumidor

en un establecimiento, a través del correo, el teléfono, la televisión,

Internet, puerta a puerta o el vending, siempre realiza actividades

minoristas.

Hay que tener muy en cuenta a los minoristas ya que:

- Tienen gran importancia en la venta de los productos. Donde

están situados, con qué imagen y presencia, en qué ambiente..., son

algunos aspectos decisivos en el logro de la colocación de productos en el

mercado.

- Son los primeros que adaptan su oferta a las necesidades de los

consumidores y los que establecen las bases para una negociación con los

distribuidores (la cadena o el canal va hacia atrás).

- Tienen fuerte impacto en la economía. Una mejora en la eficiencia

del sector detallista tiene siempre una gran repercusión en los

consumidores y en la industria. La competencia existente determina el

nivel de precios y disponibilidad del surtido de productos para el

comprador final.

1.2.1.3.- Cambios en el mercado que afectan a la distribución comercial.

El sector de la distribución comercial ha experimentado profundos

cambios en las últimas décadas que han tenido un doble origen:

a) Por un lado, han existido transformaciones sustanciales en el

entorno, particularmente en el consumidor: factores socioeconómicos,

hábitos, estilos de vida y valores, formación y educación. Estos cambios

afectan a todos los agentes implicados en la distribución comercial.




b) Por otro lado, el propio el sector internamente ha visto cómo

continuamente surgían diferentes formas de gestión en el planteamiento

del negocio: llegada del autoservicio, aparición de las grandes cadenas

distribuidoras, concentración de empresas en el sector e implantación de

nuevas tecnologías en el punto de venta.

1.2.1.4.- Funciones de la distribución comercial.

La existencia de intermediarios comerciales y, en definitiva, de las

funciones de Distribución Comercial, es debida sencillamente a que son

necesarios para el funcionamiento del sistema económico. La radical

separación entre los momentos inicial y final del ciclo de los productos

hace necesario «acercar» los productos desde el entorno de la producción

al de los usuarios o consumidores; es decir, hace necesario que se realicen

funciones de distribución comercial que hagan que los productos se

encuentren efectivamente disponibles para los consumidores o usuarios.

De forma general, las funciones de distribución implican el ejercicio

de las siguientes actividades:

- Logística; movimiento físico del producto a su último destino.

- Adecuación de la oferta a la demanda.

- Transmisión de la propiedad, posesión o derecho de uso del producto.

- Asunción de riesgos.

- Financiación.

- Servicios adicionales.

- Economías de escala.

- Creación de surtido.

- Realización de actividades de marketing.




1.2.1.5.- Concepto de canal de distribución.

El concepto de canal de distribución puede entenderse desde dos

puntos de vista: bien como un conjunto de protagonistas, bien como

camino o ruta.

Un canal de comercialización es el conjunto de agentes (u

operadores económicos) que interactúan para hacer llegar el bien desde el

origen hasta el consumidor.

El traslado del bien o servicio elaborado desde el productor al

consumidor debe pasar a través de algún sistema o medio. Este medio es

el canal de comercialización. El término de canal sugiere pues: «un camino

o ruta por el que circula el flujo de productos desde su creación en el

origen hasta llegar a su consumo o uso en el destino final».

1.2.1.6.- Tipos de canales de distribución.

Los canales de distribución pueden caracterizarse por el número de

niveles que tienen. Cada intermediario que realiza alguna función

relacionada con el acercamiento del producto hasta el propio consumidor

final constituye un nivel o eslabón del canal. Y, puesto que el fabricante y

el consumidor realizan alguna función, también son parte de cada canal.

La longitud de un canal se mide por el número de operadores,

niveles o eslabones que están interactuando para hacer llegar un producto

a su consumo.

- Un canal de nivel dos (canal de marketing directo) consiste en un

fabricante que vende directamente al cliente final.

- Un canal de nivel tres, se refiere a que existe un detallista, además

del fabricante y el cliente final. Es el canal más común para soportar

modelos orientados a mejorar la calidad de la distribución

- Los canales con más niveles son menos utilizados en

modelización ya que, desde el punto de vista del fabricante, el problema




de obtener información sobre los usuarios finales y llevar a cabo las

labores de control adquiere más complejidad a medida que se incrementa

el número de niveles en los canales.

La importancia de la longitud del canal tiene relevancia ya que

generalmente se considera que los canales de distribución cortos conducen

a precios de venta reducidos para el consumidor, pero a medida que el

tamaño aumenta las labores de control adquieren mayor complejidad y los

precios se incrementan.

Los canales generalmente describen un movimiento hacia delante o

top-down de los productos (por ejemplo, fabricante-mayorista-minorista),

pero también puede hablarse de canales hacia atrás o bottom-up para el

caso de los residuos y reciclaje donde el consumidor es el primer eslabón

de la cadena.

1.2.1.7.- Los principales flujos a través del canal.

A través del canal se desarrollan múltiples actividades. En esta serie

sucesiva de etapas, que permiten que un producto termine en el punto de

venta donde el comprador pueda adquirirlo, tienen lugar una serie de

flujos que no se limitan a la transacción entre bienes y dinero. Por el canal

circulan tres tipos de flujos:

-Flujo físico. Se produce una transmisión de productos o servicios

que van desde quien los produce hasta quien los compra y finalmente los

consume. En este sentido el flujo es descendente. Aunque puede haber un

flujo físico ascendente como se ha comentado anteriormente.

-Flujo monetario. Está formado por el dinero que cada protagonista

del canal va entregando a la empresa que le ha vendido ese producto o

servicio. Cuando se trata del flujo de financiación puede ir en ambos

sentidos, lo mismo que el flujo de riesgo también puede ir en ambos

sentidos, mientras que el flujo de pago tiene sentido ascendente.




- Flujo informativo. Este flujo cada vez es más relevante. El flujo de

información debe ser visto como fuente de ventaja competitiva. Está

formado por la información de todo tipo que se requiere para hacer

funcionar con la máxima eficacia el canal. Este flujo incluye a los de

promoción, negociación y pedido.

El flujo de información que fluye entre los protagonistas de un

canal se hace cada vez más complejo y variado. Ej: catálogos, tarifas,

promociones, pedidos, abonos, cartas, acuerdos, etc.

La cantidad de información de todos los tipos que circula entre los

miembros de un canal tiende a incrementarse mucho. El esfuerzo de una

empresa por que la oigan y le presten atención es cada vez mayor.

Tradicionalmente se consideraba este flujo ascendente. Sin

embargo, es claramente bidireccional, ya que todos los operadores

comerciales están interesados en comunicar alguna cosa a sus precedentes

y posteriores.

- El flujo ascendente consiste en todas las informaciones que,

procedentes del mercado, llegan a través de la firma al

fabricante. Este tipo de información es de vital importancia para

la política de las firmas, sobre todo para pequeñas y medianas

empresas, ya que pueden llegar a consistir su única fuente de

información sobre el mercado.

- El flujo descendente, del fabricante al consumidor, está formado

por las comunicaciones que circulan acerca de las características

de los productos, las disponibilidades de los mismos, servicios

ofertados, precios, etc.




1.2.2.- Estrategia logística minorista. 1.2.2.1.- Introducción y conceptos básicos.

La logística tiene una influencia considerable en el nivel de vida de

las personas, aunque para la mayoría este hecho puede pasar

completamente inadvertido. En el día a día aparecen continuamente

situaciones que necesitan, de una u otra forma, la realización de tareas

relacionadas con la logística.

Por ejemplo, algunos problemas originados por una mala gestión

logística pueden ocasionarse de los productos que una empresa se

compromete a entregar a un cliente en una fecha determinada (la compra

del supermercado) y lleguen con retraso; los pedidos de un artículo que se

efectúan por teléfono o por correo, y que se reciben con una mercancía

equivocada o deteriorada; los artículos que se van a comprar a un

hipermercado y que no se encuentran en los lineales por estar agotados.

La Logística es clave en la gestión minorista tanto para un

establecimiento tradicional (pequeño o mediano) como para los grandes

almacenes, la venta por catálogo o Internet, las cadenas especializadas o

los hipermercados. En el primer caso, el almacén puede ser la propia

trastienda y el minorista realizar su gestión a través de un solo terminal

punto de venta (TPV), mientras que en el segundo, los minoristas con

negocios de mayores dimensiones operan con plataformas logísticas y las

más sofisticadas herramientas tecnológicas.

La Logística ha dejado de ser un concepto restringido a los

almacenes y el transporte para convertirse en un área estratégica en las

empresas. Se considera una herramienta importante de obtención de

ventajas competitivas, que realiza servicios de valor añadido que

redundan en el incremento de la rentabilidad de las empresas.

La palabra logística es de origen francés. Se trata de un término

militar, de antigua y actualizada tradición, cuyo significado comprende el




transporte, suministro y alojamiento de las tropas. En la empresa, el

concepto de Logística hace referencia a las actividades de dirección del

flujo de materiales y productos, desde la fuente de suministros para la

elaboración del producto, hasta su utilización por el usuario final;

actividades que se encuadrarían dentro de la variable distribución.

El término distribución física se utiliza frecuentemente como

sinónimo de Logística, aunque hay autores que matizan las definiciones.

Entendemos por distribución física o logística el conjunto de operaciones

llevadas a cabo para que el producto recorra el camino que dista desde su

punto de producción hasta el de consumo, para satisfacer al máximo la

demanda del mercado en sus vertientes: plazo, coste, calidad y

oportunidad. Los canales de distribución son los que posibilitan el

desarrollo de estas actividades.

La Logística, entendida desde un enfoque minorista, puede incluir

también la atención al cliente después de haber efectuado la venta

(servicio posventa). Así, la logística se convierte en una función esencial

para mejorar la calidad del servicio en los puntos de venta y en una

posible fuente de ventaja competitiva para el detallista o minorista, sobre

todo en empresas que llevan a cabo una distribución intensiva.

La gestión logística es básica, por ejemplo, para «Carrefour», cuya

red de distribución cubre toda España, en lo que se refiere a productos de

temperatura ambiente (alimentación seca, bazar y textil), congelados,

frutas y verduras. Para ello utilizan tanto sistemas de gestión directa como

operadores logísticos, dependiendo del tipo de servicios.

El objetivo de la distribución física es lograr que los productos o

servicios adecuados estén en las cantidades precisas, en el lugar idóneo, en

el momento oportuno y en las condiciones deseadas, y todo ello con el

mínimo coste posible. La misión del responsable logístico será la de




proporcionar al cliente bienes y servicios de acuerdo con sus necesidades y

requerimientos, llevando esto a cabo de la forma más eficiente posible.

Un ejemplo bien conocido se una gestión logística excelente es

«Zara». Un aspecto fundamental del éxito de «Zara» es que en la empresa

hay una interacción constante entre lo que pasa en tienda y lo que ocurre

en la fábrica. Esto les permite ir adaptando oportunamente los diseños y la

producción a las demandas reales de los clientes.

Sin duda, uno de los aspectos donde más claramente se aprecia el

progreso que ha sufrido la Logística en España es en las funciones y

responsabilidades que ésta ha ido asumiendo durante los últimos años.

Las funciones que realiza la Logística son, entre otras:

• Control de inventarios.

• Tratamiento de mercancías devueltas.

• Servicio al cliente.

• Servicios de reparación.

• Previsión de la demanda.

• Distribución y transporte.

• Picking (envío constituido por elementos seleccionados).

• Selección de la ubicación geográfica de fábricas/almacenes.

• Ecológica (recuperación y tratamiento de desperdicios).

• Reposición.

• Gestión de stocks.

• Empaquetado de productos.

• Embalaje.

• Procesamiento de pedidos.

• Manejo de mercancías.

• Compras.

• Almacenamiento.




1.2.2.2.- Diseño del sistema logístico minorista.

Los aspectos logísticos están compuestos fundamentalmente por las

actividades relacionadas con el movimiento físico de productos y el flujo

de información que los acompaña a lo largo de toda la cadena de

suministro.

Una buena gestión logística reduce los costes de las empresas en un

porcentaje muy importante. Se estima que entre el 15 y el 30 por ciento del

coste de un producto es coste logístico.

La planificación logística se encarga de marcar la estrategia general

acerca de cómo se va a mover el producto por los canales de suministro y

distribución.

Este diseño del sistema logístico se puede dividir en cinco áreas

principales de decisión:

1. Niveles de servicio al cliente.

2. Gestión del aprovisionamiento.

3. Gestión de almacenes.

4. Gestión del transporte.

5. Gestión de inventarios.

El minorista, a través del diseño de su sistema logístico, debe

conseguir el surtido adecuado de productos, en los tamaños y formato s

idóneos, poner de ese surtido a disposición de los consumidores en el

momento y lugar precisos e incluir la prestación de servicios adicionales

necesarios.

1.2.2.3.- Niveles de servicio al cliente.

El objetivo de la Logística es encontrar el camino más económico

una vez fijado de servicio que se quiere ofrecer al cliente.

Cualquier planificación estratégica efectiva debe comenzar con la

identificación las necesidades y hábitos de compra de los consumidores.

En este apartado identifican y aíslan los aspectos del servicio al cliente que




están bajo la responsabilidad del área logística, buscando responder,

fundamentalmente, a la pregunta: ¿cómo afectan las preferencias y las

necesidades de los consumidores a la gestión de la logística minorista?

Los minoristas, para mejorar la gestión de aprovisionamiento

(proveedores para con sus clientes, han dejado de aceptar productos y

servicios estándares, endureciendo sus requisitos de acuerdo con sus

necesidades específicas y seleccionando aquellos operadores logísticos

capaces de satisfacerlas.

Empresas líderes en sus sectores, como «Wal-Mart», «Levi's», «El

Corte Inglés» o «Zara», han hecho de la optimización de la cadena

Logística una ventaja competitiva que les lleva a conseguir excelentes

niveles de servicio para sus consumidores a un coste logístico total inferior

a la media.

Por otra parte, un buen servicio al cliente puede ser un elemento

promocional para las ventas tan poderoso como los descuentos, la

publicidad o la venta personal. De este modo, el tener un transporte eficaz,

una gran disponibilidad en los stocks, un tratamiento de servicio rápido y

un servicio de entrega con menos pérdidas y desperfectos, normalmente

tiene efectos positivos sobre los consumidores, y como consecuencia, sobre

ventas.

¿Cuánto servicio debe proporcionar el minorista?

El servicio que va a proporcionar el minorista al consumidor afecta

de manera importante al diseño del sistema logística minorista. A medida

que el nivel de servicio va alcanzando sus cotas máximas, los costes

logísticos para soportarlos crecen de manera desproporcionada.

Por ello, el primer paso de la planificación estratégica logística es

fijar los niveles de servicio a ofrecer más adecuados. El principal objetivo

es encontrar las asignaciones de demanda que produzcan el menor coste y

determinar el servicio a ofrecer al consumidor para realizar una eficiente




planificación en el almacén, para lo cual es necesario establecer los niveles

de stock adecuados y preparar correctamente, si procede, los transportes.

Para determinar los niveles óptimos de servicio es necesario

establecer la relación entre las ventas y el servicio logístico al consumidor,

así como la relación entre los costes del servicio y el nivel a ofertar del

mismo. En todo caso, la política de servicio que se fije debe tener un

equilibrio entre el servicio óptimo que desearían los consumidores y el

coste que éste supone.

Relación ventas/servicio. La relación ventas/servicio muestra qué

ingresos se obtienen en función del servicio ofrecido a los consumidores.

Es posible definir, de una forma generalizada, cómo es esta relación.

Existen tres etapas en la curva de la relación ventas/servicio: umbral,

beneficios decrecientes y descenso. Estas etapas indican que el mejorar el

servicio no siempre lleva acompañado el mismo nivel de ganancias por el

aumento de las ventas.

Cuando no existen servicios al consumidor no se generan ventas. Si

el servicio se incrementa, aproximándose al de la competencia, las ventas

aumentan ligeramente. Este es el denominado nivel de servicio umbral. Si

se sigue mejorando el servicio ofrecido se aumentarán las ventas incluso

captando a clientes de aquellos minoristas que ofrezcan un servicio peor.

Si se sigue mejorando el servicio, se llegará a un máximo en ventas y, a

partir de ahí, se darán a un ritmo menor. (Ver figura 1.4)



Figura 1.4.- Relación ventas/servicio ofrecido.

Relación costes/servicio. Cada nivel de servicio tiene asociados unos

costes. A medida que se incrementan los niveles de servicio al cliente para

satisfacer mayores demandas del mismo, los costes aumentan

progresivamente. Dado que existe un punto en la curva donde se

maximizan los beneficios, éste será el nivel de servicio ideal, meta a

plantearse por el sistema logístico.

Figura 1.5.- Relación costes/servicio ofrecido.





1.2.2.4.- Gestión de aprovisionamiento.

La gestión de aprovisionamiento es la segunda de las decisiones a

plantearse en el sistema logístico, e incluye la selección de los proveedores

y las relaciones y negociaciones que el minorista establezca con ellos. Estas

decisiones requieren que los minoristas evalúen a los proveedores

potenciales, conocer qué capacidades poseen cada uno de ellos y cuáles se

ajustan a sus necesidades.

Son varios los aspectos que el minorista debe tener en cuenta a la

hora de seleccionar a sus proveedores. Entre estos criterios de evaluación

de las fuentes de aprovisionamiento están la mercancía, las funciones de

distribución que realizan, el precio, la promoción y la calidad y el servicio

ofrecido.

Criterios de mercancías. Incluye tres criterios:

1) la conveniencia, o cómo la mercancía satisface las necesidades del

consumidor final (marca, estilo, precio, exclusividad, originalidad,

durabilidad, estética y calidad).

2) la disponibilidad, o si el proveedor contará con la mercancía en

las cantidades, tamaños y estilos apropiados, y

3) la capacidad de adaptación, o la disposición del proveedor para

hacer los cambios necesarios en el producto para satisfacer las

necesidades del detallista y de sus clientes.

Criterios de distribución. Tratan de medir la eficacia de los proveedores

cuando realizan sus funciones. Entre los criterios que un minorista puede

utilizar para evaluar el rendimiento de sus proveedores cabe señalar: la

disponibilidad de una línea de productos, la duración del ciclo de pedidos,

la constancia en el tiempo de entrega, el tiempo de respuesta en la

solicitud de información sobre los productos, los errores en los pedidos y




de tipo administrativo, las devoluciones, las quejas de los clientes y la

entrega al cliente.

Criterios acerca de los precios. Se centran en dos aspectos fundamentales:

el precio al consumidor (se debe valorar la relación precio-calidad y el

mantenimiento del precio), y el precio al minorista (si este puede obtener

un margen suficiente para ser competitivo).

Criterios de la promoción. Hacen referencia al tipo y la cantidad de apoyo

de la promoción que el minorista puede esperar de un proveedor.

Diferentes tipos de promoción son las demostraciones dentro del

establecimiento, los materiales de publicidad en el punto de venta y los

diversos incentivos para los consumidores, como premios, muestras y

cupones. En cuanto al grado de apoyo, el minorista debe conocer si el

proveedor le proporcionará apoyo a nivel local, regional o nacional.

Criterios del servicio. El minorista debe conocer qué servicios

complementarios ofrecen los proveedores y evaluarlos según sus

necesidades. Entre otros sobresale la función de financiación y el crédito,

la garantía y la reparación, el diseño de las instalaciones de la tienda, y el

control de inventarios.

1.2.2.5.- Gestión de almacenes.

En la gestión de almacenes se determinan temas como el número,

localización geográfica, diseño, dimensión y características (refrigeración,

automatización...) de los almacenes por los que deben circular mercancías,

muelles de carga y descarga, y la ubicación de los productos en el propio

almacén. La decisión sobre la ubicación de almacenes recibe un

tratamiento en dos etapas:




1. Localización de tipo general, basada en los principales costes y en el

servicio al cliente.

2. Selección de un punto o zona concreta dentro de la localización general

decidida en la primera etapa.

1.2.2.6.- Gestión del transporte.

El transporte, en lugar de constituir un acto aislado de movimiento

de bienes, se convierte en un elemento de la cadena de suministros cuya

gestión persigue asegurar las entregas en condiciones cada vez más

exigentes en cuestiones de fiabilidad y de suministro de información. El

transporte puede aportar valor al producto si consigue rapidez en

responder a las demandas, entrega de productos libres de daños y a

tiempo. A la hora de tomar las decisiones sobre transporte la empresa

deberá considerar:

La demanda, cuyo nivel y dispersión geográfica tienen gran influencia

sobre la configuración de la red logística.

El servicio al cliente, que abarca aspectos como la disponibilidad de

productos, el tiempo de entrega, o la rapidez y la precisión en la

preparación del pedido. Los costes asociados a estos factores se

incrementan a medida que lo hace el nivel de servicio.

Las características del producto, dado que el transporte se ve afectado por

el peso, el volumen, el valor del producto o sus factores de riesgo.

La política de precios, tanto a nivel de compra como de venta, afecta a la

estrategia logística, principalmente porque define la responsabilidad sobre

ciertas actividades de esta naturaleza.




Dentro de gestión del transporte, se deben tomar decisiones

relacionadas con la selección del servicio de transporte y la determinación

de los medios materiales a utilizar (camión, motos, ferrocarril, barco,

avión); la selección de rutas a seguir para mover el producto desde el

punto de origen al de destino; y la planificación de los vehículos. Las

decisiones sobre selección de medios y rutas de transporte tienen una gran

relación con las relaciones estratégicas logísticas. Así, por ejemplo, el

número, tamaño y ubicación de los puntos de almacenamiento dependen

de la política de transporte de la compañía tanto como ésta depende de

esas decisiones.

Los minoristas también pueden considerar transportar el producto

hasta el lugar donde el consumidor lo desee. Esto puede ocurrir bien

porque estén obligados a ello debido a las características de su producto

(muebles, electrodomésticos) o bien porque deseen ofrecer esta opción

como un servicio más de su retailing-mix (instalación, reemplazo temporal

del producto durante una reparación). El problema, de nuevo, se traslada

a cual es el servicio preciso que se deberá brindar al consumidor.

1.2.3.- El sector minorista de moda. 1.2.3.1.- Similitudes entre minoristas de ropa y calzado.

Aunque el trabajo de este proyecto se ha centrado en el calzado,

todos los avances conseguidos son perfectamente extrapolables a

cualquier compañía minorista de moda de tamaño similar a la estudiada.

Se habla de un tamaño similar porque hay minoristas de moda,

como por ejemplo «El Corte Inglés», que, al tener un volumen de negocio

muy alto, ejercen un poder de negociación sobre los proveedores muy

grande lo cual hace variar algunas de las condiciones de partida que se

tienen en el problema. De hecho, son sus proveedores los que están

obligados por cláusulas contractuales a realizar las reposiciones.




En este apartado se explican los motivos de porqué los resultados

obtenidos pueden adaptarse de un comercio minorista de calzado al de

ropa siempre que las empresas tengan un tamaño o poder de negociación

sobre proveedores similares.

La moda en la ropa influye en la del calzado y viceversa. Realmente

la influencia fundamental se produce de la ropa al calzado, produciéndose

la inversa en menor medida.

Los compradores en el sector del calzado tienen muy en cuenta las

evoluciones en los gustos y las tendencias de modas en lo que a ropa se

refiere pues sus compras tienen que orientarse al calzado que se demande

en mayor medida como consecuencia de estos factores.

Es un hecho, también, que en el calzado masculino este aspecto no

es tan relevante. Puede decirse que los hombres hacen elecciones más

“clásicas” y no están tan influidos por las modas, aunque la influencia en

los hombres es cada vez mayor.

Pero al margen de estos aspectos estéticos, zapatos y ropa tienen

muchas similitudes desde el punto de vista de la gestión de inventarios:

- Temporada.

- Carácter perecedero.

- Estacionalidad.

- Tallaje.

- Cadena de establecimientos.

- Excepciones.

- El carácter minorista.

Temporada.

La gestión del proceso de negocio en ambos caso está sustentada en

el concepto de temporada. Actualmente, lo habitual en el sector es que

existan dos temporadas, invierno y verano. La temporada de invierno




comienza a finales de agosto y termina a mediados de marzo. La de

verano comienza en las últimas fechas de febrero y termina a mediados de

septiembre. Hay muchísimas referencias de artículos a considerar en un

periodo de vida corto.

Hay momentos en los que las temporadas se solapan. Coinciden

con los finales de rebajas, cuyo objetivo es liquidar todos los escedentes de

la temporada anterior, y con la introducción de los de la nueva colección.

Siempre existen muchas excepciones que deben ser tenidas en cuenta.

Uno de los problemas con el que se encuentra el empresario en

muchas ocasiones es el no poder predecir la vida del producto que vende.

Esto complica la gestión porque debe improvisar soluciones a la medida

de esos artículos. En este aspecto juega un papel fundamental la

experiencia del empresario sobre su negocio.

Según el producto, puede que sea más urgente su venta que la de

otro si no hay posibilidad de venderlo la temporada siguiente. Hay

artículos que comienzan su temporada un periodo de tiempo posterior o

anterior al inicio teórico de temporada. Hay otros, o esos mismos, que

terminan su vida comercial antes o después de que termine la temporada.

Existen productos que aún siendo claramente de una temporada se

siguen vendiendo la siguiente, con lo cual se convierten en un zapato o

prenda de continuidad inesperadamente. Esto puede deberse, por

ejemplo, al clima de la zona que, en muchas ocasiones es un factor que ha

de ser tenido en cuenta.

También existen excepciones claras al concepto de temporada

desde un principio, puesto que hay muchos artículos que no tienen

temporada propiamente dicha; son artículos que se venden todo el año.

Muchos de los ratios financieros, de eficiencia o eficacia se miden y

comparan utilizando las temporadas de venta. Fiscalmente estas

compañías realizan sus cuentas utilizando el año natural como periodo de




estudio del ejercicio económico, pero su toma de decisiones se basa en

datos obtenidos del análisis de las temporadas principalmente.

De hecho, lo habitual es que el presupuesto de compra se establezca

por temporada. Muchas empresas comienzan a hablar de la existencia de

cuatro temporadas, incluyendo el otoño y la primavera. Todavía no se

impuesto el modelo de cuatro temporadas pero no se descarta que en un

futuro próximo comience a ser lo más común.

Artículos perecederos.

El calzado y la ropa son artículos perecederos ya que en el

momento que se pase la moda será muy complicado vender el stock

sobrante aún haciendo grandes descuentos. La demanda en ese punto se

vuelve rígida y muy escasa.

¿Cómo se sabe el momento en el que un artículo se pasa de moda?

Evidentemente en las características técnicas del producto este dato no

aparece porque es a todas luces desconocido. Se sabe a priori que hay

zapatos que van a tener una vida mayor que otros. Un “náutico” o un

“castellano” son zapatos que suelen tener una vida de varios años. En

cambio, una bota juvenil femenina, de diseño más agresivo puede tener

una vida muy volátil como puede ser una temporada o menos incluso.

En general se habla de artículos perecederos en el caso de

productos alimenticios, pero la verdadera definición de artículo

perecedero indica que es aquel que pierde su valor pasado un intervalo de

tiempo.

Como ya se ha mencionado anteriormente la “fecha de caducidad”

varía de un artículo a otro. Son en general menores en el caso de artículos

dirigidos al sector femenino.




Estacionalidad.

Este concepto está referido a la estacionalidad de la demanda, no al

de temporada de venta. Efectivamente, en algunos casos, los artículos de

moda siguen tendencias generales de ventas que convierten su demanda

en estacional.

En las fechas previas a fin de año, por ejemplo, la venta de vestidos

largos y zapatos de fiesta aumenta considerablemente. A comienzos del

curso escolar la venta de zapatos y vestimenta infantil también crece,

aunque de forma más ligera.

El aspecto de la estacionalidad también tiene sus excepciones, pero

en general, esas tendencias se cumplen y se mantienen, lo qu es de gran

ayuda al empresario puesto que le facilitan la planificación y ofrecen la

posibilidad de mejorar el servicio al cliente.

Tallaje.

Las tallas son una característica que convierte al calzado y la ropa

en dos negocios muy parecidos desde el punto de vista de la gestión de

inventarios. Las diferentes partes del cuerpo humano presentan unas

medidas características.

Una de las distribuciones teóricas mejor estudiadas en los textos de

bioestadística y biometría, siendo la más utilizada en la práctica, es la

distribución normal. Su importancia se debe fundamentalmente a la

frecuencia con la que distintas variables asociadas a fenómenos naturales

y cotidianos siguen, aproximadamente, esta distribución. Caracteres

morfológicos (como la talla o el peso) o psicológicos (como el cociente

intelectual) son ejemplos de variables de las que frecuentemente se asume

que siguen una distribución normal.

En general, puede asumirse que cualquier medida del cuerpo se

distribuye según una normal con media y varianza conocidas. Esta media,




y también varianza aunque en menor medida, varía significativamente de

unas poblaciones a otras. Así, la media de la longitud del pie es distinta

en las mujeres españolas que en los hombres españoles. Pero también será

distinta si comparamos las mujeres españolas con las chinas. Ocurre lo

mismo con la longitud del brazo, el fémur, la anchura de la cadera…

Este es un aspecto que deben tener en cuenta los fabricantes de

calzado, pues son ellos los que desarrollan los productos. A nivel de

distribución el tema de las tallas debe ser estudiado desde un punto de

vista de gestión. Las tallas siguen una distribución normal, aunque se

presenten de forma discreta, y es razonable suponer que la demanda de

tallas sigue también una distribución normal. El empresario debe tener un

stock en tallas para cada artículo que siga esa distribución.

A veces hay zapatos o prendas de vestir que tienen mejor

rentabilidad en unas tallas que en otras. Esto puede ser debido a que,

estéticamente, el artículo es mejor apreciado en unas tallas que en otras.

De nuevo la experiencia y conocimiento sobre estética y gustos del cliente

por parte del empresario son vitales para predecir estos comportamientos

y mejorar la gestión. Otras veces suele deberse al azar, y en este caso la

única solución es detectar a tiempo esa tendencia y reducir los pedidos de

esas tallas.

Existen observaciones extremas, tanto por encima como por debajo,

de las tallas que se consideran normales. Estas personas encuentran

prendas de vestir y calzado en tiendas especializadas de tallas grandes o

pequeñas, las cuales constituyen negocios distintos, pero igualmente

válidos.

Esta siendo muy discutido el modelo actual de tallas de ropa

femenina que obliga, por tendencias de moda, a ajustarse a unas tallas

determinadas, lo cual no se corresponden con la de la mayoría de las




mujeres. Lo que ocurre es que la media de talla ofertada es menor a la

media demandada, lo cual crea frustraciones en diversos colectivos.

Cadena de establecimientos.

La forma habitual de crecimiento en este sector es abrir nuevos

establecimientos en lugar de ampliar los existentes. Puede que en algún

caso se opte por la segunda opción, pero alcanzado el tamaño ideal de

establecimiento siempre se preferirá abrir uno nuevo para cautivar

nuevas demandas.

En España existen muchísimas cadenas de zapaterías y tiendas de

ropa minoristas que, fruto de una buena gestión y planificación, han

crecido abriendo nuevos establecimientos y operando cada vez en una

zona geográfica más amplia.

En este tipo de negocio es muy habitual tener un almacén central

donde el precio de la superficie sea menor. Los costes logísticos para

suministrar a las tiendas deberán ser los mínimos o por lo menos,

asumibles. En este almacén central se recibirán todos los pedidos y, desde

allí, se irá abasteciendo a las tiendas según se vaya produciendo la

demanda. Esto obliga a realizar reposiciones diarias o muy frecuentes en

función de las ventas, desde el almacén hasta los puntos de venta.

Para llevar a cabo este proceso es necesario, o muy conveniente,

contar con un sistema de información del tipo ERP (Enterprise Resource

Planning). Este sistema cuenta con una base de datos en la que quedan

registradas todas las ventas del día anterior y en función de las existencias

disponibles se envían los artículos necesarios para el abastecimiento de los

establecimientos de moda. Las comunicaciones entre puntos de venta y

almacén deben ser muy activas.

Los productos que no se venden en una zona deben ser trasladados

a otra donde la demanda de ellos si esté siendo significativamente alta.




Esto muchas veces no se conoce hasta que la colección esta en las tiendas.

El sistema de interconexión entre tiendas permite conocer que tiendas

venden mejor ciertas prendas y asegurar un suministro de las mismas

desde el almacén o desde las tiendas donde no se vende bien.

El funcionar de esta manera incrementa los costes logísticos debido

al coste del almacén y del transporte diario, pero estos costes se ven

ampliamente compensados con el aumento de rentabilidad obtenido en

las tiendas al tener un stock mínimo en los almacenes individuales de

cada tienda. Esto permite tener más artículos en exposición a la venta y

una mayor superficie disponible, o también, abrir un establecimiento con

una oferta razonablemente amplia en una superficie pequeña.

Las zonas donde las ventas son mayores los precios de alquileres de

locales suben considerablemente, llegando a un precio muy elevado en

algunos casos lo cual constituye una barrera de entrada a los más débiles

en el sector. Una zapatería tradicional no puede pretender entrar en una

zona comercial de gran movimiento puesto que no soportaría el alquiler

con su modelo de negocio basado en una superficie de almacén demasiado

elevada en comparación con la superficie de exposición.

Existen zapaterías tradicionales en zonas comerciales de centros de

ciudades, muy raramente en centros comerciales de nueva construcción,

debido a que los propietarios del establecimiento lo son también del local.

De esta manera sus costes bajan y pueden mantener ese modelo de

negocio. Muchos acaban cediendo a las presiones del mercado y dedican

el local a alquiler.

A modo de ejemplo decir que uno de los ratios utilizados en el

sector es el volumen de ventas por superficie de exposición. Este se ve

lógicamente aumentado con una estructura de este tipo.




Excepciones.

A medida que se ha desarrollado este proyecto se han descubierto

un número importante de excepciones que hacen que este sector sea muy

dinámico y bastante errático en lo que a demanda se refiere, en el cual, sin

experiencia e intuición, las pérdidas están aseguradas. La curva de

aprendizaje es muy importante a la hora de crear empresas de este tipo. O

se posee o se debe contratar a alguna persona que la posea.

Excepciones como que una gran empresa obligue a sus

proveedores a que surtan a empresas de este tipo para evitar

competencias utilizando para ello su poder de compra. Excepciones como

que haya retrasos en las mercancías por muy diversos motivos como

temporales que sufren los barcos que traen las mercancías. Que tallas

misteriosamente no se vendan. Que artículos que llevaban un ritmo

fantástico de ventas dejen de venderse de pronto justo cuando se acaba de

recibir un pedido sustancioso de ese artículo.

Aparte de una excelente gestión en los artículos que se consideran

normales o estables, es fundamental la gestión de todas estas excepciones

porque pueden dar al traste con una buena temporada por no haber sido

previstos.

Las claves son experiencia, dinamismo, intuición y un sistema de

información potente que permita estar informado lo antes posible al

responsable de tomar las decisiones y que posea las características

anteriormente mencionadas.

El carácter minorista.

El ser minorista es algo que condiciona indudablemente. Ropa y

calzado a este nivel de distribución tienen muchísimas similitudes en este

sentido. Los minoristas no fabrican, distribuyen.




Se realizan dos tipos de compras por temporada. Una inicial y la o

las de reposición. Para la compra inicial se observan las tendencias en ropa

y zapatos del año pasado. Además los fabricantes envían muestras de la

colección que van a ofrecer esa temporada. El empresario hace su apuesta

particular en función de su experiencia y se realizan los pedidos a los

fabricantes. Estos llegan a comienzos de la temporada.

En función de las ventas se piden reposiciones de los artículos que

más se venden. Estas son las llamadas compras de reposición. Se realizan

en torno a criterios más objetivos que las primeras. De hecho el objeto de

estudio de este proyecto está centrado en las compras de reposición.

El problema del minorista de moda es que depende del ritmo de

producción de los fabricantes. Estos tienen que satisfacer en la mayor

medida posible a todos sus clientes minoristas. Cuando un zapato o

prenda de vestir comienza a venderse bien lo hace en muchos sitios

simultáneamente lo cual dispara la demanda del mismo.

Los fabricantes entonces tratan de abastecer de esos productos a los

minoristas. Se puede producir en ese momento el “efecto latigazo o

Forrester”. El Efecto Forrester se caracteriza por oleadas erráticas de

suministro y demanda en la cadena de valor, fabricando inventario

durante todo el proceso, alargando los tiempos de entrega y aumentando

los costes.

Los fabricantes deben estudiar muy cuidadosamente su producción

para no tener excedentes y satisfacer la demanda de sus compradores. Es

por esto que su planificación en muchos casos se improvisa según las

condiciones del mercado ofreciendo a sus clientes unos plazos de entrega

variables según el momento de hacer el pedido.

En este sentido tanto los minoristas de ropa como los de calzado se

ven afectados por este hecho. Dependiendo del poder de compra de la

compañía en cuestión, los fabricantes ofrecerán unas condiciones u otras.




Las grandes firmas suelen presionar a sus suministradores en gran medida

con cláusulas contractuales en algunos casos abusivas. La gestión de

inventario en lo que a moda se refiere es muy sencilla para esta compañía.

Ellos cobran a sus proveedores por superficie de venta y además son los

proveedores los encargados de suministrar los artículos que se venden.

No necesitan hacer previsiones de demanda puesto que esa es una labor

del proveedor. Además exigen unos periodos de pago a 180 días, lo cual es

impensable para una compañía más pequeña.

1.2.3.2.- La logística de las grandes compañías de moda.

Las principales compañías de moda del país, como puedan ser el

grupo «Inditex» y el grupo «Cortefiel», han experimentado un

espectacular crecimiento gracias a que son ellas mismas las que fabrican

sus propias colecciones. Esto reduce considerablemente sus tiempos de

entrega, producen en función de su demanda y recogen todo el valor de la

cadena de suministro.

La creciente deslocalización esta afectando también, como es lógico,

al sector de la moda. Los procesos productivos están tendiendo a la

desagrupación. Las empresas fabricantes ven en otros países un descenso

del precio de la mano de obra y una ausencia de conflictividad laboral y

sindical que hacen que compense el producir las prendas en China o

cualquier otro país asiático y traerlas a España por vía marítima, dado que

el coste del transporte también se ha reducido.

La industria textil catalana, muy importante durante el siglo

pasado, es un ejemplo vivo del proceso de deslocalización que se está

produciendo muy intensamente en este sector.

Estas inmensas importaciones que se producen desde los puntos de

fabricación, principalmente el sudeste asiático, añaden su complejidad al




proceso y hacen necesaria una mayor programación y anticipación porque

un retraso en el sector moda puede provocar una gran pérdida de dinero.

Una vez en Europa, se encuentra toda una industria logística

preparada para satisfacer la demanda de la moda. Almacenes automáticos

para prenda colgada, transporte de prenda colgada de alta capilaridad...

Así la moda pasa por ser uno de los sectores que cada vez demanda

una logística más compleja, perfeccionada y con medios más específicos.

Perder una venta porque no está la mini talla o el color que demanda una

chica que sigue tendencias al raquitismo que triunfan es equivalente, al

repetirse esta situación en miles de jóvenes, a parar una cadena de montaje

por falta de piezas.

Las empresas del grupo «Inditex», cuya cadena de suministro es

una referencia tanto a nivel nacional como internacional consiguen,

gracias a un proceso logístico excelente, introducir prendas nuevas en sus

establecimientos dos veces por semana. Esta es una de sus claves de éxito.

Gracias a esta estrategia consiguen que el cliente entre en sus tiendas

alrededor de unas quince veces al año porque siempre encuentra

productos nuevos. Mientras que en las tiendas de la competencia se entra

tres ó cuatro veces al año.

El modelo de «Inditex» está siendo muy estudiado y copiado por

todas las empresas del sector. Su estrategia de postponement, fabricación y

distribución están perfectamente alineadas y orientadas al cliente lo cual

ha sido y va a seguir siendo el motor de su gran crecimiento

Para «Mango», empresa del sector moda, resulta más rentable

producir en función de la demanda real que basarse en previsiones,

aunque esto le obligue a fabricar series muy cortas y realizar entregas mas

frecuentes. Por ello, la cadena textil adoptó un sistema de producción

basado en la demanda, que le ha convertido en un ejemplo envidiable de

la distribución.




De hecho, este tipo de sistemas han propiciado una profunda

transformación en la industria textil. Si tradicionalmente se comprometía

un 45% de las ventas seis meses antes de enviar las prendas a la tienda, en

la actualidad ese porcentaje ha descendido a un 15-25 %.

Así, durante la temporada se vende hasta un 60% de las existencias

y en rebajas sólo un 15-20%, mientras que antes un 30-40 % del inventario

se adquiría como saldo.

En el caso de «Mango», cada tienda envía información constante

sobre su inventario a la central. El objetivo es lograr que tanto la

información procedente de los clientes como la que generan los

proveedores sea una parte más de la compañía y lograr que el género vaya

directamente desde la fábrica a la tienda cross docking sin pasar por las

manos de «Mango».

Además, el hecho de transmitir los datos en tiempo real permite

que cualquier modificación que se realice en un eslabón de la cadena sea

conocida de forma inmediata por el resto de los agentes, a pesar de que los

proveedores de «Mango» están repartidos por todo el mundo y les

separan kilómetros de distancia. Para el director general de Mango el

proyecto no incrementa las ventas pero sí mejora la gestión con el

consiguiente ahorro de costes. Todo esto puede consultarse con más

detalle en [DEJU05].

1.2.3.3.- El presente en el sector moda.

No hay compañías de moda típicas. Existe un gran espectro de

empresas operando en los sectores ropa, calzado, accesorios y, lo que ya

comienza a introducirse en el sector, la moda del hogar.

La industria de la moda incluye a todo tipo de compañías ya sean

fabricantes o no. Hay compañías que sólo se dedican al diseño, otras a

fabricación, otras a fabricación y distribución. Hay muchos segmentos de




compradores distintos porque todos necesitamos vestir y calzar. En

función del tipo de compañía y del segmento o segmentos a los que se

dirija estarán presentes unas presiones u otras.

Todos estos aspectos convierten al sector de la moda en uno de los

más complejos de entre los que existen. A pesar de todo, hay algunas

características comunes en el sector y que se pueden aplicar a todas ellas:

- Los clientes tienen el poder.

- Las cadenas de suministro son complejas.

- La recepción de un producto y su introducción lleva tiempo.

- Las compañías deben gestionar un mix de producto.

- Mantener un nivel balanceado de inventario es crucial.

Los clientes tienen el poder.

Los consumidores tienen hoy en día un poder adquisitivo como

nunca antes se ha disfrutado. En general, en España los últimos años han

sido prósperos económicamente y eso se ha traducido en un incremento

del poder de compra. Las facilidades de crédito actuales y los bajos tipos

de interés han favorecido también este hecho. La realidad es que el nivel

de endeudamiento de las familias españolas es a día de hoy mayor que

nunca.

Al tiempo que se disfruta de un poder adquisitivo mayor ha

aumentado también la exigencia por un servicio excelente. Existe una

preocupación mayor por cuestiones medioambientales, de derechos

humanos y, por supuesto, de calidad. Se demanda más variedad y

cambios frecuentes en los productos que se desean comprar. Se espera

también encontrar en el instante en el que se pide el color y la talla del

artículo seleccionado.

Los detallistas o minoristas están en primera línea de fuego

conociendo lo que demandan sus clientes pero a la vez están forzados por




la necesidad de anticiparse a esas demandas. Desde el diseño hasta la

venta final, todos los miembros de la cadena de suministro deben

asegurarse de que las tiendas poseen en stock los productos acertados en

el momento que el cliente desea adquirirlos.

Las compañías que son sensibles a las demandas de los clientes

seguirán teniendo beneficios aún en una competencia global cada vez más

feroz y unos costes de materiales y operativos cada vez mayores.

Las cadenas de suministro son complejas.

La industria de la moda se caracteriza por una cadena de

suministro global y una logística compleja. Los costes de manufacturación

y transporte determinan cuando tiene lugar la producción, y la

subcontratación de toda o parte de ella es muy común.

Las compañías tienen que manejar problemas globales de

aprovisionamiento y necesitan modificar constantemente sus políticas y

estrategias de aprovisionamiento.

Las tareas de producción tienen lugar en múltiples localizaciones

que probablemente estarán en diferentes países. Las programaciones de

recorte, cosido, subcontratación y transporte de suministros de materias

primas son procesos extremademante complejos.

La recepción de un producto y su introducción lleva tiempo.

Los muchos pasos previos a la producción, incluyendo el diseño,

selección de hilos y telas, patrones, desarrollo de zapatos y ropa,

especificaciones y pruebas requieren un tiempo amplio hasta introducir

un nuevo producto en el mercado. En este caso «Inditex» es una referencia

mundial en cuanto a la minimización de ese tiempo.

La complejidad de la cadena de suministro y la naturaleza global de

la producción hacen que los tiempos de fabricación y entrega en este




sector sean largos. Esto no se corresponde con la necesidad en el sector,

pues se necesita responder rápidamente a los cambios en las demandas de

los consumidores.

El carácter estacional y la naturaleza de tendencia conducida de la

industria de la moda implican unos tiempos de vida cortos para los

productos. Incluso para artículos de continuidad se deben realizan

pequeños cambios en el diseño, color o tamaño antes de que el

consumidor se aburra del producto. La logística de manejar muchos tipos

de estilos, tallas y stocks adecuados es una tarea compleja.

Las compañías deben gestionar un mix de producto.

Los productos de moda pueden ser muy repetitivos como

cinturones, ropa interior o calcetines, hasta productos de gama alta y

marcas exclusivas. Pudiendo pertenecer los tres tipos de artículos

mencionados anteriormente al segmento del lujo y alto coste. Mantener un

concepto y fidelidad de marca es esencial para mantener una posición en

el mercado.

Los márgenes en líneas de productos básicos o repetitivos son

pequeños. En este caso, ni los minoristas ni los fabricantes pueden

permitirse el lujo de quedarse sin stock. En el sector de última moda los

márgenes mejoran considerablemente pero disminuye el volumen de

ventas. Los consumidores cada vez demandan más variedad de elección lo

que obliga a las compañías a tener múltiples colecciones por año.

Muchas compañías tienen el desafío añadido de gestionar líneas de

productos básicos junto con productos de colección. Deben segmentar

bien a sus productos y también su clientela. Desde el diseño hasta la

planificación de demanda pasando por el aprovisionamiento, la

producción, distribución y venta, las demandas de los diferentes




segmentos de productos deben ser identificadas individualmente si las

compañías desean alcanzar el éxito en su gestión.

Las compañías deben conocer el sector al que se dirigen para

gestionar sus procesos de negocio adecuadamente.

Mantener un nivel balanceado de inventario es crucial.

En todas las industrias las compañías se esfuerzan por mantener los

niveles de inventario al mínimo. En el sector de la moda la necesidad de

mantener el nivel de inventario bajo control esta supeditado al corto ciclo

de vida del producto. En esta industria generalmente sólo hay una

oportunidad de vender el producto.

Para las marcas de temporada la colección debe estar en las tiendas

minoristas cuando comience la temporada. De no ser así, se pierden

oportunidades de vender artículos y el riesgo de obsolescencia aumenta.

Para las líneas más repetitivas o de continuidad es crítico que los

retailers no lleguen nunca a la rotura de stock. Los segmentos que

demandan este tipo de artículos no tienen tanta fidelidad a la marca, por

lo tanto se verán tentados a cambiar de marca si no encuentran la talla y el

color en el momento que desean realizar la compra. Este aspecto, de cara a

la compañía que se analiza en este proyecto, no es tan importante si el

cliente elige otra de las marcas ofertadas.

El mantener un stock que permita satisfacer la demanda con un

riesgo pequeño de excedentes es muy importante de cara al rendimiento

de las campañas.

1.2.3.4.- El futuro.

Además de los aspectos comentados en el epígrafe anterior, se

están produciendo algunos hechos que permiten vislumbrar el futuro de




este sector. Las tendencias que van a afectar a este sector a medio y largo

plazo son las siguientes:

- El número de colecciones al año está incrementándose.

- Los consumidores cada vez demandan un mejor servicio.

- Los servicios de valor-añadido se están convirtiendo en la

norma dejando de ser la excepción.

- Las fronteras entre retailers y fabricantes se están desvaneciendo.

- La globalización se está intensificando.

- Las exigencias de cumplimiento se están volviendo cada vez

más rigurosas.

- El comercio electrónico ofrece nuevos métodos de

comunicación.

El número de colecciones al año está incrementándose.

Existe una clara tendencia, observable en la fabricación,

distribución y retailing de artículos de moda, a incrementar el número

anual de temporadas de venta al año. Desde el punto de vista del

minorista, un mayor número de colecciones satisface mejor esa necesidad

del cliente de ver productos nuevos y cambios en las colecciones.

Este hecho favorece una llegada más gradual de productos en lugar

de los tradicionales comienzos de campaña que generaban un

movimiento bastante intenso en los almacenes minoristas. Lo que está

claro es que este hecho debe llevar aparejado reducciones del time to

market (tiempo desde que se diseña hasta que el artículo está en el

mercado) y de los tiempos de entrega, así como de una mejora sustancial

en la precisión de los envíos.




Los consumidores cada vez demandan un servicio mejor.

Fruto de la gran competencia en el sector, ofrecer menos de un

servicio excelente es muy poco aconsejable. La siempre presente

necesidad de tener los productos en el almacén en el momento adecuado

se ve intensificada por el hecho de que cada vez son más frecuentes los

cambios de mercancías y el cliente es cada vez menos tolerante con las

rupturas de stock.

La presión de los envíos a tiempo recae sobre todos los eslabones de

la cadena de suministro, desde los suministradores de materias primas

pasando por los fabricantes y, por último y más importante, los

minoristas.

Las fronteras entre retailers y fabricantes se están desvaneciendo.

De cara a un mayor control sobre el diseño y la elección de

materiales, los minoristas están entrando en la fabricación de artículos

creando sus propios departamentos de fabricación. Compañías que

tradicionalmente han comprado sus productos a suministradores externos

ahora, mediante un proceso de integración vertical, están asumiendo

labores que antes hacían sus suministradores, acaparando así toda la

gestión de la cadena de suministro. El paradigma de este hecho lo

podemos encontrar en nuestro país, una vez más, con el grupo «Inditex».

De la misma manera, es cada vez más frecuente que los fabricantes

abran tiendas de su propia marca, entrando en el ambiente minorista y

compitiendo con sus propios clientes. Antes era muy frecuente encontrar

tiendas tipo outlet (venta de productos de temporadas anteriores o con

pequeños defectos a precios mucho menores).

Este ambiente donde los protagonistas del sector asumen papeles

que antes no les correspondían, ejerciendo más control sobre otros

eslabones de la cadena de suministro, requiere más que nunca una




excelente gestión de todas las operaciones de la cadena. El SCM o supply

chain managament debe ser una de las actividades que más se mimen por

la dirección de las empresas.

La globalización se está intensificando.

Como siempre la industria de la moda ha realizado cambios en

busca de mejores fuentes de suministro. Muchos países europeos con

fuerte tradición local de producción de artículos de moda, como es el caso

de España, han reducido en gran medida su producción local debido a los

grandes costes de mano de obra que esta localización supone. Muchas de

estas empresas han eliminado totalmente su producción local.

De nuevo hay que referirse a «Inditex» como excepción a esta

tendencia. El grupo gallego fabrica la mitad de su producción en la zona

de Arteixo, Galicia. El motivo de esta estrategia no es otro que reducir el

time to market mencionado anteriormente. «Inditex», aunque sus dirigentes

lo promulguen, no crean moda, la copian rápidamente. A las tiendas del

grupo llegan artículos nuevos, aparte de las reposiciones, dos veces por

semana. Lo cual hace aumentar las ventas si son precisamente las prendas

que la clientela va demandando.

Para poder soportar esta estrategia la producción debe ser

forzosamente local. Miles de talleres pequeños trabajan con una

productividad altísima, pero con costes laborales altos, que están

interconectados por una serie de túneles subterráneos de tal manera que

cada vez que se completa una tanda llega por estos túneles a la central

donde se empaquetan y envían a sus destinos. Los productos que se

conoce de antemano que van a venderse de forma continua por supuesto

se fabrican en le sudeste asiático.

Algunas medidas políticas favorecen estos hechos. Por ejemplo, en

2005 en Estados Unidos se retiraron los contingentes a la exportación y




muchas compañías minoristas americanas se están interesando por el

suministro y la fabricación. Las compañías que no se están interesando por

estos procesos de integración vertical están perdiendo control sobre la

cadena de suministro en comparación con sus competidores.

La intensificación en la globalización, junto con la reducción de

costes, de time to market y de plazos de entrega, hace necesaria una

planificación más compleja de las estrategias de aprovisionamiento.

Las exigencias de cumplimiento cada vez son más rigurosas.

Como el resto de industrias, la moda está experimentando un

aumento de las presiones de cumplimiento de documentación técnica

relativa a calidad y aspectos medio a los que hay que añadir otros aspectos

exigidos por los clientes como puede ser el cumplimiento de los derechos

humanos en el proceso productivo.

De cara a mantener una cuota de mercado son muy importantes los

aspectos relacionados con la calidad del producto y el control medio

ambiental. Esto puede llegar a ser complicado porque en muchos casos las

compañías pierden el control de sus fuentes de suministro al encontrarse

en países muy lejanos.

El comercio electrónico ofrece nuevos métodos de comunicación.

Después de la burbuja tecnológica de las “punto com” los

empresarios del sector están avistando las verdaderas posibilidades,

oportunidades y procesos de negocio que pueden surgir a partir de

Internet. Los pedidos habitualmente se realizan utilizando este medio

desde hace ya varios años. A muchos de los suministradores, los llamados

business partners, se les permite el acceso a información del tipo nivel de

inventario de los artículos que venden a través de portales basados en

tecnología web.




1.3.- DESCRIPCIÓN DE LA EMPRESA PARA LA QUE SE HA REALIZADO EL PROYECTO. 1.3.1.- Datos generales sobre la compañía.

El nombre comercial de la empresa es CATCHALOT y se encuentra

ubicada en Andalucía, cuenta con once puntos de venta, ocho de ellos

situados en la provincia de Cádiz y tres en Córdoba. Con tan sólo quince

años de historia, ha tenido un crecimiento bastante alto en comparación

con empresas del mismo sector.

La superficie media de los puntos de venta es de 125 metros

cuadrados con una capacidad de almacén por tienda de 4000 unidades y

alrededor de 800 modelos en exposición. Dispone de un centro logístico

de 875 metros cuadrados.

Productos que se ofertan son calzado, bolsos y complementos

dirigidos a un público de nivel adquisitivo medio-alto y una edad

comprendida entre los 16 y los 35 años.

Los principales en la zona de actuación son «El Corte Inglés»,

Grupo «Inditex» («Zara», «Pull And Bear», «Stradivarius», «Máximo

Dutti»…) y «Mango». Las características y peculiaridades de estas

compañías ya se han descrito anteriormente.

Una de las principales debilidades de CATCHALOT, así como para

las empresas de moda minoristas de tamaño similar, es que su volumen

de compra es limitado. Este hecho limita su poder de negociación con los

proveedores y favorece a las grandes compañías minoristas.

También hay que mencionar la dificultad para ubicarse en

determinadas zonas comerciales de gran movimiento provocada por la

presión de los grandes grupos sobre los ayuntamientos.

Como principal ventaja está el contacto directo con todo el

personal de venta lo cual favorece y facilita la transmisión de información,

estando el empresario casi en contacto directo con el público. En la

práctica existe tan sólo un eslabón intermedio, que sería el vendedor,




entre empresario y el cliente. Esto es fundamental a la hora de detectar

demandas o cambios en éstas. Hay unas 50 personas contratadas

actualmente. Se da un bajo índice de absentismo y una gran motivación

por parte de la plantilla.

En lo que se refiere a relaciones con los proveedores, el coste

aproximado de transporte es de un euro por par. Existen políticas de

descuento por pronto pago con los suministradores. También existen

descuentos por volumen de compra que pueden variar desde un 5 a un

30% dependiendo del volumen y el fabricante. Los plazos de entrega son

muy variables. Dependiendo de muchos factores puede ser días, semanas

o meses.

Diariamente se reponen todas las roturas de stock de los puntos de

venta desde el centro logístico o entre-tiendas

Prácticamente se venden todos los artículos siempre que se adopte

una adecuada política de precios. CATCHALOT dedica un porcentaje

inferior al uno por mil que se regala a organizaciones benéficas

Se espera de este proyecto, por parte del empresario, el conseguir

mejorar la compra y la rapidez de respuesta así como tratar de centrar al

responsable de compras sobre el abanico de productos a estudiar.

1.3.2.- La demanda de equipamiento personal.

La demanda de equipamiento personal (textil y calzado) está

influida por los siguientes factores principalmente:

- Tiempo meteorológico.

- La moda.

- El nivel de oferta del mercado.

El más importante de todos estos factores es la moda aunque,

dependiendo del artículo considerado, los otros factores pueden llegar a

ser los más importantes.




¿Qué hace que un concepto de producto se convierta en líder? La

presión de los medios de comunicación juega un papel esencial en este

sector. Se producen tendencias en la moda que son fruto de la labro de

los diseñadores, pero son los medios de comunicación los que las

transmiten al público que se convertirá en los futuros compradores de esa

moda.

El que un zapato o una prenda de vestir sean utilizados por los

líderes sociales influye en gran medida. En marketing se estudia a ese

grupo de personas como os iniciadores de moda. Puede ser que estos

líderes tengan influencia e a nivel mundial o simplente a nivel de grupo

de amigos, pero lo cierto es que estas personas ejercen una influencia

sobre los demás, determinando que es lo que se lleva y que es lo que no.

Todas estas ideas son de carácter general y lo que se pretende con ellas es

determinar el comportamiento de la masa media de los compradores.

A estos dos factores se les podría unir una larga lista que se puede

encontrar en toda la literatura de Marketing o Sociología. Pero lo

sorprendente, en el caso de la moda, es que a veces es todo lo contrario.

Cuando un producto, por cualquier motivo, entra con fuerza en el

mercado pasa por diferentes fases de forma general:

1ª) La demanda es superior a la oferta y esa demanda genera una reacción

en cadena que produce más demanda (algo parecido a una epidemia

de gripe cuanta más gente se contagia más se extiende), la oferta es

incapaz de crecer al ritmo de la demanda.

2ª) La demanda ralentiza su crecimiento pero sigue creciendo, la oferta se

empieza a acercar a la demanda (la gripe ha contagiado a casi todo el

grupo de riesgo)

3ª) La demanda se estabiliza pero la oferta sigue creciendo, se satura el

mercado.




4ª) La demanda se contrae y por un efecto rebote la oferta se contrae más

rápido, se vuelve a desabastecer el mercado.

5ª) La demanda se estabiliza y la oferta se estabiliza.

6ª) La demanda desaparece y la oferta también.

Para complicar las cosas un poco más y siguiendo con el símil

anterior, la gripe muta y se traslada a otro grupo de población, es decir un

producto que era consumido por un segmento es adoptado por otro y

cuando se creía que la demanda empezaba a decrecer se vuelve a disparar

y se desajusta de nuevo el mercado.

A este cóctel se le añade que todo esto ocurre en seis meses. Los

productos nacen, crecen y mueren en un periodo muy corto, algunos

vuelven a resucitar a los seis meses y otros desaparecen para siempre.

1.3.3.-Procedimiento de compra actual.

Se hace una división por campañas, de marzo a agosto, la de

primavera verano y de septiembre a febrero, la de otoño invierno. Se les

denomina verano e invierno respectivamente.

Se asigna presupuesto para la campaña, dividiendo este

presupuesto entre pedido inicial y reposiciones. Para poder atender los

pedidos iniciales los proveedores necesitan unos cuatro meses y, entre

cuatro y ocho semanas, para poder atender las reposicionasen el caso de

proveedores nacionales. Si el proveedor manufactura en el extranjero se

añadirá el tiempo necesario para los portes, una semana si es por avión, lo

cual es mucho más caro, y hasta 45 días si es por barco, generalmente en

contenedores.

La compra inicial tiene un gran componente de riesgo, aunque se

busca un balance entre compra de riesgo y compra segura. Se hace en

función de un presupuesto que se elabora teniendo en cuenta la evolución

de campañas anteriores y la previsión del mercado.




La compra de reposición se realiza en la evolución de la compra

inicial. El objetivo es detectar esa demanda que el mercado no puede

abastecer, hacerlo antes que la competencia y reaccionar con rapidez. Este

producto se puede trabajar con más margen y no produce excedentes.

La compra de debe planificar dando un primer paso que sería

adoptar una buena clasificación del producto que permita trabajar con

paquetes que supongan una muestra significativa.

Para la compra inicial ese estudia la venta de paquetes para el

mismo periodo del año anterior.

Para la compra de reposición se analizan el ritmo actual de venta de

los productos y se seleccionan los mejores, después se compara el ritmo

actual con el de campañas anteriores de productos similares, y se obtiene

una previsión que usaremos para comprar.

Finalmente se contacta con el proveedor y en función de las

condiciones ofertadas se realiza el pedido de una cantidad concreta que

puede, de hecho lo es en muchos casos, distinta a la que se tenía en mente

antes de contactar con el proveedor.

De modo orientativo, el presupuesto para compra de reposición por

temporada puede ser de unos dos millones de euros. Siendo este un 30 ó

40% del presupuesto total de compra en una temporada, luego el

porcentaje de presupuesto que se dedica a la compra inicial es de un 60-

70%.

Estos datos proporcionan una idea sobre el riesgo que supone la

compra inicial y sobre el porcentaje de presupuesto que se pretende

mejorar su rendimiento con los resultados de este proyecto




1.4.- OBJETIVOS DEL PROYECTO.

1.4.1.- Objetivos iniciales.

Se trata de diseñar para cada grupo de zapatos una política de

gestión de inventario que permita optimizar los beneficios, teniendo en

cuenta posibles interacciones entre las demandas de los artículos

considerados.

Para ello se deberán analizar las variables que pueden influir a la

hora de diseñar una política de compra óptima que pueden ser, entre

muchas otras;

- Coste del artículo

- Precio de venta al público

- Coste de transporte y pedido.

- Políticas de descuento por pronto pago.

- Plazo de entrega. Factores que pueden influir en este plazo.

- Descuentos por tamaño de pedido

- Estimación del coste de almacenamiento anual de un artículo

no vendido.

- Coste de ruptura.

Con estas variables se tratará de elaborar un modelo que nos ayude

a realizar predicciones sobre las compras y si es posible mejore las que

realiza el experto.

El objetivo del proyecto es responder a las preguntas cuando y

cuanto se debe comprar, de tal manera que se maximicen los beneficios. El

grado de cumplimiento del objetivo se determinará mediante los

porcentajes de mejora de diversos indicadores de rentabilidad de las

campañas.

El modelo ha de ser capaz de hacer las identificaciones pertinentes

con artículos anteriores u otras temporadas en función los datos de

evolución de las ventas iniciales. Hacer predicciones sobre las ventas de




dichos artículos y en función de todos los costes asociados proponer las

cantidades que se deben comprar y las fechas cuando se deben realizar

dichas compras de tal manera que se optimicen los indicadores de

rentabilidad.

En primer lugar, se debe realizar una clasificación de los artículos

que tengan unos patrones de venta similares. Esta clasificación se hará de

acuerdo con los criterios del empresario.

Se deben analizar las evoluciones temporales de las ventas e

identificar y clasificar patrones que se repitan de unos artículos a otros. Es

muy importante analizar también las curvas de evolución del stock

acumulado conjuntamente con las de ventas y por separado.

Una vez que se identifiquen los grupos de artículos que tengan

comportamiento similar en todas las temporadas, se desarrollará un

modelo de optimización que ayude a realizar las compras de reposición.

1.4.2.- Objetivos finales.

Después de estudiar el problema en profundidad, los objetivos

planteados al comienzo se perfilaban bastante difíciles de lograr como se

explicará detalladamente en el capítulo segundo y tercero.

Las mejoras en gestión de carácter estratégico se presentan como las

más prometedoras a la hora de optimizar el proceso de compra para poder

satisfacer la demanda con unos costes operativos más bajos.

El objetivo de este proyecto es, por un lado, sugerir dichas líneas de

mejora en la gestión y, proporcionar más herramientas para la toma de

decisión sobre la compra de reposición de los artículos por parte del

empresario o de la persona encargada de tomar dichas decisiones.




CAPÍTULO 2

TÉCNICAS DESARROLLADAS.




2.1.- PUNTO DE PARTIDA.

2.1.1.- Internacional Fashion Administration.

El Internacional Fashion Administration, IFA en adelante, fue una

apuesta llevada a cabo por el empresario dueño de CATCHALOT. Antes

de la existencia del software IFA, las labores de gestión que se debían

realizar todos los días para llevar control de las ventas y movimientos

requerían mucho tiempo del empresario para realizar labores que eran en

la mayoría de los caso mecánicas.

Se debía esperar al cierre de todas las tiendas para, entonces, hacer

recuento de las ventas y planificar las actividades del día siguiente.

Teniendo en cuenta que las últimas tiendas cerraban a las 10 de la noche,

el proceso se alargaba bastante.

Estas labores eran imprescindibles para el correcto funcionamiento

del negocio, pues sin ellas las reposiciones al día siguiente serían

imposibles, las compras de reposición serían mucho menos ágiles y los

beneficios podrían en ciertas ocasiones verse comprometidos. A medida

que el negocio iba creciendo estas labores iban requiriendo más tiempo

del empresario para realizarlas.

Un sistema de información eficaz y eficiente era la solución a este

problema. Además, permitiría un crecimiento más rápido del negocio

puesto que el tiempo dedicado a esas labores mecánicas repetitivas se

podría emplear en mejorar otros aspectos de la empresa.

Se encontró, lo que no fue fácil, a la persona adecuada para el

desarrollo del programa. Después de algunos años de desarrollo el

programa vio la luz en 1999. Desde entonces se encuentra en fase de

permanente mejora a través de versiones actualizadas.

Se trata de un ERP (Enterprise Resource Planning) adaptado a

empresas de las características de CATCHALOT, es decir, una cadena de

tiendas de moda. Se vende a cadenas de establecimientos porque



precisamente la herramienta está diseñada para gestionar una serie de

tiendas que se abastecen desde un stock general. Es igualmente válida

para tiendas de moda puesto que en el caso de ropa o zapatería se cuenta

con un stock en tallas.

La aplicación se basa en una base de datos que contiene todos los

movimientos que se realizan en las tiendas, ventas, devoluciones, stock

acumulado, ventas de cada empleado… La persona que maneja la

aplicación puede generar informes y obtener información a partir de la

base de datos que contiene todos los movimientos. Se trata de una

herramienta que facilita enormemente la toma de decisiones por parte del

empresario o persona encargada de las labores operativas estratégicas en

la compañía. La pantalla inicial es la siguiente. Desde aquí se accede a

todas las opciones.

Figura 2.1.- Pantalla inicial del programa.

Si seleccionamos en primer lugar la opción grupos de tiendas,

aparece la siguiente pantalla. En esta pantalla podemos hacer grupos entre




las tiendas que conforman el negocio. Se pueden seleccionar todas las

tiendas, cada una por separado, las que se encuentren en centros

comerciales, las que se encuentren más céntricas... Se trata de obtener la

información por grupos de tiendas que en cada caso resulte útil para la

gestión de la compañía.

Figura 2.2- Selección de grupos de tiendas.

En lo que se refiere a los pedidos, se pueden comprobar la lista de

pedidos que existe actualmente pendientes de lanzar, un histórico de

pedidos anteriores, los pendientes de recibir, las entradas o salidas,

facturas y albaranes. En todas estas opciones se pueden aplicar distintos

filtros por diversos conceptos, lo cual ayuda a la toma de decisiones, por

ejemplo, respecto de un fabricante concreto.




Figura 2.3- Estado de los pedidos a fábrica.

En recepción y envío de datos se actualizan las transacciones

realizadas ese día. Por lo general este proceso tiene lugar todas las noches,

pero puede que sea necesario actualizar la base de datos con alguna o

algunas tiendas, por lo que se ofrece la opción de realizar dicha

actualización.


Figura 2.4.- Recepción y envío de datos.



Los fabricantes de calzado utilizan sus propios códigos numéricos

y de barras para la identificación de sus productos. El software ofrece la

posibilidad de poder generar códigos de barras con números de artículos

según el código interno de CATCHALOT.

De esta manera, se evitan duplicidades en códigos y se cumple con

el principio de no duplicidad en los datos, que de lo contrario originaría

muchos problemas en la base de datos. Los códigos de barras se generan y

leen desde el apartado envíos y recepciones. Es necesario por tanto que

las tiendas y almacenes estén equipados con equipos de lectura e

impresión de códigos de barras.

Figura 2.5.- Envíos y recepciones.

Otra de las opciones más interesantes desde el punto de vista de la

gestión puede ser el generador de informes. Este módulo genera informes

sobre aspectos concretos muy consultados por el empresario o persona

encargada a la hora de tomar una decisión.

Hay diferentes pestañas como puedan ser (compras, ventas, artículos,

control…) En la siguiente pantalla se muestran algunos de los informes que

se generan en la pestaña ventas. Estos informes se generan a partir de los

registros que contiene la base de datos y utilizan el generador de informes

CRISTAL REPORTS para realizar dichos informes.




Figura 2.6.- Generador de informes.

2.1.1.1.- Elementos de análisis actuales para la compra.

En esta sección se van a describir las opciones que se utilizan con

más frecuencia a la hora de tomar una decisión sobre la compra de un

producto.

La siguiente pantalla se encuentra en la sección de artículos. Allí

podemos estudiar cada artículo por separado aplicándole diversos filtros.

En el sistema se manejan las fotos de todos los productos. Estas pantallas

no se muestran en el trabajo debido a que el histórico que contenía los

datos para estudio con todas las imágenes ocupaba mucho espacio.

En esta pantalla (ver figura 2.7) se puede estudiar el estado del

stock actual de artículos individuales por tallas y tiendas, las unidades

pendientes de recibir, rentabilidades por tiendas y tallas, precios de




compra, precios de venta, precio de venta en primera y segunda rebaja,

detalles técnicos del artículo…Se pueden aplicar filtros temporales por

muchos conceptos. Esta opción ofrece mucha información al empresario o

a la persona encargada de las compras para asistir a sus decisiones.

Figura 2.7.- Control de los artículos.

Desde el punto de vista de este proyecto, la opción de la figura 2.7

es donde se van a implementar los resultados que se han obtenido en este

trabajo. Actualmente el empresario observa los siguientes parámetros y

datos a la hora de hacer la compra:

- Rentabilidad.

- Unidades vendidas.

- Ratio velocidad de venta.

- Tanto por ciento de venta sobre compra.

- Curva de evolución de venta.

- Curva de evolución de stock.




Como es lógico, el presupuesto de la campaña, su situación actual y

sus perspectivas están tenidos en cuenta a la hora de efectuar una compra.

Generalmente se analizan los artículos individualmente y si interesa, se

realizan pedidos conjuntos al fabricante.

Figura 2.8.- Parámetros que muestra la aplicación para el estudio del artículo.

Figura 2.9.- Variación de stock de un artículo considerado.




Figura 2.10.- Evolución de las ventas de un artículo considerado.

Las curvas de variación de stock y evolución de ventas son las que

se pueden observar en las figuras 2.9 y 2.10 respectivamente. En ellas la

persona dedicada a las compras puede analizar como se están

comportando las ventas y la variación del stock en función de dichas

ventas.

El ratio velocidad de venta indica la urgencia que existe de compra del

artículo que se esté considerando. Este ratio, que se calcula introduciendo

un intervalo de tiempo, es función de las ventas en el periodo de manera

directa y de las existencias al final del periodo de manera inversa. De tal

manera que si las ventas en el periodo de estudio considerado son altas,

este ratio es mayor. Si las existencias son numerosas también el ratio será

pequeño.

Este ratio surgió a raíz de la petición de un cliente del IFA. En

realidad no es un ratio útil ya que no expresa la necesidad real de reponer,

puesto que se presentan muchas situaciones en las que este ratio no

funciona bien. Actualmente ese ratio no se tiene muy en cuenta.




La rentabilidad refleja, en porcentaje, la diferencia entre lo que se ha

facturado y la inversión inicial en el artículo respecto de la inversión

inicial en dicho artículo. Es decir, la rentabilidad de un artículo hoy es:

[2.1] 100Re ⋅⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛ −=

InversiónInveriónnFacturació

ntabilidad hoyhuy

De tal manera que si la rentabilidad es cero, se habrán cubierto los

costes de adquisición. Si es negativa ese artículo no está contribuyendo al

beneficio.

El % de venta sobre compra expresa el porcentaje de lo que se ha

vendido respecto de lo que se compró en unidades. Es decir, si se han

vendido 50 pares y se compraron 100, este ratio será del 50%.

Actualmente el proceso de compra es el descrito en la figura 2.11


Figura 2.11.- Procedimiento de compra actual.




2.1.2.- Datos para el estudio.

Para el estudio del inventario estudiado se parte de un análisis de la

cartera de productos ofrecidos en CATCHALOT. Cuya gama, en más de

un 98% está constituida por zapatos, siendo el resto complementos. Por

este motivo el estudio se va a centrar fundamentalmente en los zapatos.

Los datos se obtienen del IFA. Se exportan a EXCEL y se trabaja en origen

desde esta hoja de cálculo.

Cabe la posibilidad de realizar muchos tipos de clasificaciones de

los productos atendiendo a diferentes criterios. Como se señaló

anteriormente una de las posibles herramientas para hacer estas

clasificaciones ser el método ABC, pero esta clasificación no tendría

mucho sentido ya que no ordena por criterios de comportamiento de

demanda. Puede ser una clasificación válida para establecer prioridades

en cuanto a atención por parte del comprador si se realiza una

clasificación ABC con el volumen de ventas como criterio diferenciador.

Esta es una cuestión de gran importancia, ya que, el éxito de un

modelo de gestión de inventarios para cualquier empresa se basa en una

correcta clasificación de los productos para así poder establecer políticas

distintas según el producto.

Realmente, las dos preguntas a las que hay que responder en

cualquier modelo de gestión de inventario son: ¿cuándo pedir? y ¿cuánto

pedir?. El problema es que la demanda es aleatoria y, en gran medida

errática, y el plazo de entrega es desconocido y aleatorio. Además los

costes derivados del inventario son complejos de calcular en el caso de

estudio. Los tres aspectos comentados en este párrafo se explican con

detallen en los epígrafes 2.1.3.1, 2.1.3.2 y 2.1.3.3 respectivamente.

Los elementos en los que los modelos tradicionales de gestión de

inventarios se basan, no son sencillos de determinar en el caso de estudio

lo que dificulta en gran medida la obtención de un modelo.




¿Qué clasificación de los productos es conveniente para establecer

un modelo de gestión de inventario? Se pensaron en muchos tipos de

clasificaciones diferentes para los zapatos atendiendo a criterios como:

- el tipo de comprador (sexo, poder adquisitivo, edad…).

- el tipo de calzado (bota, náutico, mocasín, sandalia…).

- el ciclo de vida del producto.

- un análisis de conglomerados (cluster análysis).

Finalmente como lo que se trataba era determinar la demanda en

cada artículo para así optimizar su gestión, se pensó en una clasificación

genérica de los artículos en artículos de temporada y artículos de

continuidad. Los artículos de temporada sólo se venden en su temporada,

pudiendo ser varias temporadas de verano y de invierno consecutivas. Los

zapatos de continuidad se venden durante todo el año.

Una posible vía de mejora de los resultados obtenidos de este

proyecto pudiera ser una clasificación más precisa a la hora de determinar

las demandas de artículos completos. Se podrían encontrar relaciones

entre las variables que influyen en la demanda y dicha demanda con

algún modelo de regresión lineal múltiple por ejemplo. El encontrar estos

grupos de comportamiento homogéneo en demanda sería objeto de otro

proyecto.

El mayor porcentaje de volumen de ventas total lo generan los

artículos de temporada. Este porcentaje se situaría en torno a un 90% de la

facturación de CATCHALOT.

El utilizar los artículos por separado permite hacer una gestión

individualizada de cada producto, lo cual es muy positivo y coherente ya

que cada artículo tiene un comportamiento y condiciones distintas. El

problema que surge con este enfoque es que en una temporada se deberán

alrededor de 1200 referencias lo cual, además de otros aspectos, dificulta

en gran medida la implantación de un modelo de optimización.




2.1.3.1.- La demanda.

En el caso de estudio la demanda se ha presentado como una

variable aleatoria y ciertamente errática. Es conveniente puntualizar que

estas características

Se ha asumido que la suma de las demandas en un intervalo de

estudio se puede aproximar por una normal por el Teorema Central del

Límite (ver epígrafe 2.3.2.1). Esto ha sido de gran ayuda ya que, sin esta

aproximación, todos los resultado del proyecto no tendrían sentido.

En lo que se refiere al carácter errático, no se han detectado

tendencias claras en la demanda de todos los artículos considerados.

Muchos de los artículos muestran un comportamiento muy difícil de

predecir a priori, lo cual obliga al empresario a realizar un seguimiento

continuo de la evolución de las ventas.

Este hecho tampoco es de extrañar ya que, como en cualquier

empresa de distribución, la venta es el proceso principal dentro del

negocio. La diferencia con empresas de distribución que venden otro tipo

de artículos e s que su demanda es más predecible.

Algunos artículos muestran comportamientos más predecibles. Se

conocen ciertos artículos que van a tener demandas mayores o menores,

en cierta medida, en algunas fechas del año.

2.1.3.2.- El plazo de entrega.

El plazo de entrega es la mayor dificultad que se ha encontrado a la

hora de abordar el problema. Este dato que, junto la demanda, son los

elementos sobre los que se apoyan los modelos de gestión de inventarios

tradicionales.

El plazo de entrega no se ha tenido en cuenta en ninguno de los

desarrollos de este proyecto de tal forma que sea cual sea el plazo de

entrega los desarrollos logrados en este proyecto tienen validez.




El plazo de entrega presenta las siguientes características:

Incertidumbre sobre su extensión.

Cuando el empresario se comunica con el fabricante dependiendo

de multitud de factores, éste, le puede ofrecer un plazo u otro. Los factores

principales son:

- El fabricante en sí. Cada fabricante tiene sus procesos y ciclos de

producción que les hacen eficientes en mayor o menor medida.

Además habría que incluir todos los factores externos que

influyen en el fabricante.

- El artículo considerado. Los artículos que se venden bien, lo hacen

en el mercado en general. El efecto Forrester se acusa de manera

intensa en este sector como se ha comentado varias veces. Es

muy importante captar las tendencias de ventas lo antes posible

para poder adelantarse a los competidores. Cuanto antes se pida

el plazo será menor

- Los colores deseados. Puede que tengan plazos de entrega

distintos. Es muy frecuente, por ejemplo, el dilema de vender

bien un color en las tiendas y, cuando se va a realizar un pedido

el fabricante ofrece un plazo de entrega de dos meses para ese

color y de tres semanas para otro de color parecido por ejemplo.

Aquí la intuición comercial y la experiencia del empresario

juegan un papel fundamental para decidir qué compra merece

la pena.

- Las tallas. Aunque no es un factor determinante puede que, en

algún caso, para recibir el artículo completo en todas las tallas

haya que esperar a que alguna talla concreta se fabrique.

- El poder de negociación de CATCHALOT. Es muy importante el

volumen de compra que se realiza al fabricante pues, de ser

alto, atenderá con más eficiencia y eficacia los pedidos que se




realicen. Evidentemente, el tema de los plazos de entrega para

«El Corte Inglés», en zapatería, no tiene mucha importancia ya

que si el fabricante tiene existencias ésta empresa estará surtida.

En general, ese plazo puede ser de uno a dos meses. En algunos

casos se ofrecen plazos menores o superiores. Es posible incluso que no se

pueda realizar una compra de reposición de un artículo o que el plazo de

entrega sea tan amplio como para no merecer la pena la compra de dicho

zapato.

Se ha dado el caso de llamar a fabricantes y que estos hayan

desaparecido como empresa de forma repentina.

Plazos de entrega en general amplios.

En general el plazo medio de entrega es amplio en comparación con

otros sectores. Pero si tenemos en cuenta que una temporada tiene una

duración de unos seis meses aproximadamente y un fabricante ofrece un

plazo de dos meses, el plazo supone un tercio de la vida del producto.

No es frecuente encontrar sectores donde este ratio plazo de

entrega/vida del producto sea tan alto.

El tener un ratio tan amplio hace que sea fundamental el

monitorizar las ventas y el nivel de stock para la buena salud financiera

de la compañía. Reaccionar el primero implica grandes ventajas sobre los

competidores.

Se incumplen los plazos con cierta frecuencia.

Es frecuente que por muy diversas razones los plazos de entrega no

se cumplan rigurosamente. Dependiendo del contrato y la relación con el

proveedor, se toman unas medidas u otras.

El problema, en este caso, es que el producto que ofrece el

proveedor es único y no se puede adquirir en otros lugares. Si al año

siguiente el proveedor, aunque se sepa que incumple los plazos, saca




colecciones que se prevé que van a venderse bien, se le comprará de

nuevo.

Es razonable pensar, después de lo expuesto en este apartado, que

la variable plazo de entrega es compleja de estimar a priori, por lo que no

se ha tenido en cuenta en este trabajo.

2.1.2.3.- Los costes derivados de la gestión.

En el epígrafe 1.1.8.1 se habló sobre los costes relevantes en la

gestión de inventarios. Se pueden hacer clasificaciones distintas, de hecho

existen algunas que difieren de ésta, pero lo más habitual es considerar

tres costes fundamentales, almacenamiento, ruptura y lanzamiento de

pedido.

En el caso de estudio, el cálculo de estos costes es una labor

complicada. En primer lugar, hay 1.200 tipos de artículos por temporada,

lo cual obliga a calcular muchos costes cada seis meses.

Estos costes existen, y el empresario trata de minimizarlos. Pero no

tiene sentido para él, el cuantificarlos. En el momento en que se realizó el

estudio el empresario los consideraba como fijos de operación, es decir,

para desarrollar su actividad tiene que incurrir en dichos costes. Siempre

se trata que sean lo menores posibles, pero no se cuantifican

unitariamente.

Coste de ruptura.

En primer lugar habría que delimitar la naturaleza de este coste. La

parte que concierne a la pérdida de imagen es difícilmente cuantificable.

Que ocurre si el cliente compra otro artículo de la tienda, no existiría tal

coste o sería muy pequeño. Un artículo concreto de moda es un bien muy

sustituible en la mayoría de los casos.




Si por ejemplo se vende un artículo de temporada y, cuando falta

tan sólo un mes para que ésta finalice, no queda stock en las tiendas ni en

almacén. Que objeto tiene, en la situación anterior, calcular el coste de

ruptura de un artículo que no se va a vender de nuevo.

Podría decirse que el coste de ruptura es lo que se deja de ingresar

cuando no se puede realizar una venta pero, actualmente, lo que se conoce

son las ventas de un artículo, no su demanda, luego no se podría calcular.

Hay que evitar caer en ruptura, pero si se produce esa situación, no

merece la pena evaluar lo que se ha dejado de ingresar porque desde el

punto de vista de la gestión no tiene mucho sentido práctico.

Coste de lanzamiento de un pedido.

No es éste un coste elevado. No tiene tampoco mucho sentido

calcular el porcentaje de la llamada de teléfono al fabricante, las horas que

se dedicaron en la recepción del pedido o el coste administrativo del

tratamiento de dicho pedido.

No se calcula este coste porque, en primer lugar, no se hacen

muchos pedidos de cada artículo. En segundo lugar, el número de

pedidos que se van a realizar depende, en gran medida, de la demanda y

del fabricante, luego coste es algo secundario antes de tomar alguna

decisión al respecto del número de pedidos a realizar. De hecho, el

número de pedidos será el suficiente, mientras que el fabricante pueda

surtir, para satisfacer la demanda.

Coste de almacenamiento.

Este coste también es complejo de calcular para cada artículo. Se

podrían repartir el coste de mantenimiento y adquisición de los almacenes

y los sueldos de los empleados que trabajan en ellos, entre todos los

artículos. Habría que tener en cuenta el ponderar este coste por el

volumen que ocupa cada artículo, puesto que no es lo mismo una bota

que un zapato.




Actualmente, las instalaciones de CATCHALOT no tienen

problemas de almacenamiento. El almacén central no está ocupado

plenamente y, mediante reposiciones diarias se mantiene un nivel de stock

suficiente en las tiendas.

El almacén central de unos 800 metros cuadrados tiene otro

contiguo de igual tamaño, propiedad de la empresa que se dedica a

alquiler actualmente, que en caso de haber problemas de espacio podría

utilizarse, duplicando la capacidad de almacenaje.

Por estos motivos el coste de almacenamiento no supone una

preocupación al empresario en lo que se refiere a los gastos de la empresa.

Se trata de aprovechar el espacio y minimizar el coste de tenerlo sin entrar

a calcularlo unitariamente.

2.1.3.- Hipótesis iniciales.

Con objeto de abordar el problema bajo estudio se han elaborado

unas hipótesis de partida cuyos fundamentos se explican en los epígrafes

que vienen a continuación.

En la determinación de estas hipótesis se comenzó a vislumbrar la

verdadera magnitud del problema estudiado. Los modelos tradicionales

en gestión de inventarios parten de situaciones bastante sencillas a partir

de las cuales se desarrollan modelos y fórmulas como las de Wilson.

Para llegar a proponerun modelo es necesario establecer algunas

hipótesis para acotar el problema pues, de otra forma, sería inabordable.

2.1.3.1.- Reducción a una tienda con un gran almacén.

Como se ha comentado en epígrafes anteriores, la empresa está

formada por once tiendas y un almacén central. Las tiendas cuentan con

un stock representativo y es en el almacén central donde se encuentra la

mayor parte del stock.




Cada día las ventas de artículos se recogen en el IFA y, a primera

hora de la mañana del día siguiente, se imprimen, en el almacén central,

las hojas de necesidades de stock de cada tienda. Se procede al picking y

packing de las mercancías y, mediante una camioneta, se realiza la

reposición de los artículos vendidos a las tiendas. De tal manera que,

aproximadamente a las once de la mañana, todas las tiendas tienen sus

niveles de stock deseados por el empresario.

La ruta se repite todos los días, lo que provoca que algunas tiendas

se reaprovisionen antes que otras. Tampoco es un problema importante

puesto que a estas horas las ventas son más escasas.

Algunos días de ventas intensas, como puedan ser las fechas

navideñas, se realiza la reposición por la mañana y por la tarde. En estos

días es fundamental tener existencias suficientes para satisfacer la

demanda.

Puede darse el hecho de que un producto esté agotado. En ese caso,

como es obvio, no se repondrá si no existe en el almacén la talla pedida. En

ocasiones, cuando las existencias de un artículo comienzan a escasear, se

producen movimientos desde las tiendas donde se vende menos cantidad

de ese producto a las que se venden más.

En un principio pensó en estudiarse cada tienda por separado,

junto con el almacén. Es decir, los flujos de stock que tenían lugar entre

almacén y tiendas, o entre tiendas.

Trabajar de esta manera tiene algunos inconvenientes. Al tener once

puntos de estudio era muy previsible que el modelo se complicara

excesivamente. Se hubiera optado por esta decisión si las mejoras logradas

con este enfoque hubieran sido significativamente mejores. Las

reposiciones diarias solventan este problema en gran medida.

Podría pensarse en introducir alguna mejora, del tipo minimizar el

“hoy no lo tenemos, vuelva usted mañana”. La experiencia del empresario




indica que este hecho se produce muy poco frecuentemente, y que con el

sistema de reposiciones diarias este problema se soluciona en gran

medida.

El servicio está diseñado para que su coste logístico sea razonable.

Esto puede observarse en la figura 1.5 del capítulo primero. Queda la

puerta abierta para estudios posteriores, la posibilidad de mejorar este

servicio sin añadir costes logísticos importantes. Pero no se esperan

grandes mejoras en este sentido puesto que el sistema actual funciona

razonablemente bien.

2.1.3.2.- La distribución de tallas.

En un principio se pensó que el tallaje podría suponer un aspecto a

mejorar. Como es conocido por todos, los zapatos tienen un tallaje que se

adapta a la medida del pie de cada persona. En los hombres las tallas

habituales suelen ser de la 39 a la 45, y en las mujeres de la 34 a la 40. Estas

tallas pueden variar según el fabricante.

Cuando un empresario hace un pedido a un fabricante lo hace

teniendo en cuenta que las tallas más demandadas serán las centrales. Esto

se debe a que en general puede asumirse que cualquier medida del cuerpo

se distribuye según una normal con media y varianza conocidas. La

normalidad se verifica en todas las dimensiones del pie. Esto ha sido

comentado con mayor amplitud en epígrafes anteriores.

Si se sabe que las dimensiones del pie siguen una distribución

normal, es lógico pensar que la demanda global para un periodo de

tiempo de tallas de un zapato concreto va seguir una normal. El tipo de

artículo demandado por un cliente es independiente de la talla que usa.

El problema surge, a veces, cuando determinadas tallas se venden a

un ritmo por encima o por debajo de lo que probabilísticamente se

esperaba de ellas. Esto puede ser debido a dos motivos:




- estético. En este caso la demanda de un zapato concreto por

parte de un cliente deja de ser independiente de la talla que usa.

Esta situación puede producirse algunas veces ya que en

determinadas tallas, generalmente extremas, el artículo no es

percibido como estético. En este caso la experiencia del

empresario es fundamental, tanto para detectar estos aspectos a

priori como para que una vez que se ha iniciado la temporada

se capten estas tendencias y se reduzcan los pedidos de esas

tallas.

- azar. Este hecho es improbable, pero lo cierto es que a veces

ocurre. En este caso el empresario sólo podrá detectarlo una vez

se haya iniciado la temporada.

Ahora se comprende que introducir este aspecto en un modelo tan

es prácticamente imposible, como detectar que un zapato no se va a

vender en unas tallas porque estéticamente no funciona e introducirlo en

un modelo matemático. El empresario debe utilizar su sistema de

información, en este caso el IFA, para detectar posibles anomalías en este

sentido y corregir a tiempo.

La simplificación que se propone en este epígrafe es que se van a

considerar todas las tallas como una única. Es decir, se va trabajar en todo

momento con los pares vendidos sin distinguir las tallas. Distinguirlas

sólo complicaría el modelo y la mejora no sería sustancial ya que no se

producen con frecuencia estos hechos. Además, al sumar las demandas de

todas las tallas conseguimos, en cierta medida, un efecto armonizador o

estabilizador de la demanda que se basa en la idea de la suma de variables

que son las ventas de cada talla.

Queda la puerta abierta a futuros estudios para tratar de adecuar la

oferta ofrecida a la demanda de tallas. A priori se descartan mejoras

sustanciales en este campo. Desde luego la detección a priori es imposible




al nivel de conocimiento actual y la detección, una vez comenzada la

temporada, la da el IFA.

2.1.3.3.- Análisis de la rotura de stock.

La siguiente hipótesis se desarrolla a partir de los conceptos

introducidos en las dos anteriores. Aunque sólo vamos a considerar una

tienda con un almacén en ella y una sola talla para cada artículo, el que

tengamos muchas tiendas y tallas da lugar al fenómeno que se explica a

continuación.

En este tipo de negocio la rotura de stock es un tanto especial,

puesto que se trata de una rotura de stock gradual en tiendas y en tallas.

Cuando tenemos un solo almacén con muchos tipos de productos, al

referirnos a uno solo podemos decir que estamos en rotura cuando no

tenemos existencias de ese producto.

En el caso de una cadena de zapaterías los artículos tienen distintas

tallas que se encuentran repartidas en las distintas tiendas. Imaginemos la

siguiente situación de partida al comienzo de temporada.

Hay tres tiendas y un almacén central. Se trata de un zapato de

señora y como se comprueba, se tiene un stock en tiendas y almacén que,

aún siendo las cantidades distintas entre tiendas y almacén, se distribuye

aproximadamente como una normal.

36 37 38 39 40 41 tienda 1 1 2 3 2 1 1 tienda 2 1 2 3 2 1 1 tienda 3 1 2 3 2 1 1 Almacén 20 40 60 40 20 20

Tabla 2.1.- Ejemplo: situación de partida.

Tenemos todas las tiendas con un stock mínimo representativo para

satisfacer a la demanda por tallas que, probablemente seguirá también



una normal. Imaginemos la siguiente situación una vez que ya ha

comenzado la temporada:

36 37 38 39 40 41 tienda 1 1 2 3 2 1 1 tienda 2 1 0 3 2 1 1 tienda 3 1 2 3 2 1 1 Almacén 3 0 6 11 6 11

Tabla 2.2.- Ejemplo: Situación de rotura.

Se ha producido una rotura de stock en la talla 37. No quedan más

en el almacén central ni en la tienda número dos, pero si tenemos de otras

tallas. Posiblemente convendría mover algún 37 de la tiendas números

uno o tres. Eso quedaría a elección del empresario.

Cuando se acaba la talla 37 en alguna de las tiendas, podemos decir

que estamos en rotura, ya que en este momento las ventas dejan de ser

iguales a la demanda. Es decir, utilizando el subíndice i para la talla del

artículo considerado y j para la tienda en cuestión, estamos en rotura

cuando.

[2.2] ijij VentaDemanda >

De hecho, uno de los objetivos de este proyecto es que

[2.3] ijij VentaDemanda =

lo cual maximiza el beneficio ya que, aunque no están aumentando las

ventas, estamos disminuyendo los costes de operación. Los ingresos son

los mismos pero los gastos están disminuyendo.

Puede darse el caso de que un día se agoten temporalmente los

número de una talla. En ese caso la ecuación [2.3] no se cumpliría ese día.

Se produce la situación mencionada anteriormente de “hoy no tenemos,

vuelva usted mañana”. Se considera que, si existen tallas en el almacén

central, a primera hora del día siguiente se recibirían las reposiciones y si




el cliente estaba verdaderamente interesado en el artículo volverá ese día

siguiente, con lo que efectivamente se vuelve a satisfacer la ecuación [2.3].

Una situación semejante es la que se refleja en el siguiente caso

real.

Tabla 2.3.- Evolución de las ventas y el stock.

Figura 2.12.- Curvas de ventas diarias y variación de stock.

Las ventas llevaban un ritmo imparable. Se observa que el ritmo de

ventas comienza a disminuir y como, a medida que se reduce el stock, las

ventas van descendiendo paulatinamente. De hecho, se observa una curva

de variación del stock asintótica tendiendo a cero. Es lógico puesto que, a

medida que quedan menos tallas en menos tiendas, es menos probable

encontrar compradores.





Este hecho, ocurrido en plena temporada, se debe a una rotura de

stock. Ahora bien, con los datos con los de partida ¿cuándo se puede

considerar que se ha llegado a una rotura?

Esta es una pregunta de difícil respuesta, pues no se sabe el

momento exacto donde la ecuación [2.3] deja de cumplirse. Como

referencia se puede considerar que cuando el stock es menor que 50 se

produce la rotura del stock de este artículo que es un producto de compra

masiva. En otros artículo, y esto será un input para la herramienta

desarrollada, el empresario deberá estipular una cantidad a partir de la

cual considera que está en rotura

Se comprueba que realmente se produce una rotura de stock difusa,

puesto que no conocemos el momento exacto en el que se produce esta

situación.

Si no se repone es posible que algún día se agote el stock. Lo cierto

es que en la mayoría de los casos siempre quedan pares sin vender. De

hecho el empresario probó suerte al abrir una tienda tipo outlet para

vender a bajo coste estos pares sueltos de temporadas anteriores.

El problema de estas tiendas es que no van a generar unos ingresos

suficientes como para que resulte rentable abrirla en un sitio atractivo

comercialmente. Si a ello se le une que el hecho de que lo que se ofrecía

eran mayoritariamente productos de otras temporadas y tallas concretas,

tenemos una demanda muy pequeña. Este asunto no es una cuestión

baladí puesto que el número de pares acumulados de otras temporadas

que no se han vendido puede llegar a los 20.000 en estos momentos.

Esta rotura de stock podría ser susceptible de un estudio más

profundo posteriormente. Actualmente no se registran las demandas que

no se convierten en ventas. Es decir, que si una persona pide un número

del que no existen pares y se le dice que no se tiene y que no se repondrá.

Se podría estudiar el comportamiento del cliente en esa situación, que




puede ser, o preguntar por otro artículo similar o salir de la tienda. Aquí

juega un papel fundamental la habilidad del vendedor.

Si el cliente sale de la tienda habrá que realizar el siguiente

razonamiento. Cabe la posibilidad de que una persona pida una talla de

un artículo y finalmente, caso de que hubiese estado en el almacén, no lo

hubiera adquirido. Se puede calcular el número de clientes perdidos del

total que preguntan por la talla del artículo, cuando este está en rotura, a

partir el porcentaje de clientes que no adquieren el producto una vez lo

han pedido.

En este caso, el importe calculado tendría un significado de coste de

oportunidad en el sentido de que es dinero que se ha dejado de ingresar

por un reaprovisionamiento incorrecto.

Esta no es una cuestión por la que el empresario haya mostrado un

especial interés porque, precisamente, es una situación que se pretende

evitar. Después de la obtención de datos de este tipo se podrían hacer

algunos análisis que aportaran algunos datos relevantes. Desde luego se

tendría un análisis más exhaustivo de la demanda ya que cuando se

cumple la condición de la ecuación [2.2] perdemos los datos de lo que

realmente se está demandando. En el momento que deja de haber stock o

lo hay de tallas concretas en tiendas concretas, se está teniendo una

demanda que no se puede abastecer. Cuantificarla y analizar dicha

información puede arrojar resultados interesantes.

De los párrafos anteriores llegamos de nuevo al dilema

fundamental de la gestión de inventarios y de cualquier vendedor de

productos: no debe faltar, ni sobrar.




2.2.- LÍNEAS DE APROXIMACIÓN AL PROBLEMA QUE NO HAN

RESULTADO SATISFACTORIAS.

Se descartó, de entrada, la programación matemática como

herramienta de optimización: la programación lineal, obviamente, a causa

de las evidentes no linealidades observadas, y la programación no lineal

por su ineficiencia, dado el número de variables, la naturaleza de las

restricciones y la no disponibilidad de valores para ciertos parámetros

clásicos en la gestión de inventarios.

Las herramientas de la Inteligencia Artificial parecían más

prometedoras. Se desecharon las redes neuronales por no haberse podido

probar la existencia de cierto tipo de no linealidades (aunque parece una

línea prometedora).

Los algoritmos de recocido simulado, poco utilizados en este tipo

de aplicaciones, no ofrecen buenas expectativas. Sobre el uso de

algoritmos genéticos en situaciones como la considerada en este proyecto

hay alguna bibliografía [CASTI04], pero los casos analizados en ella son

poco realistas, y su excesiva simplificación no muestra las posibilidades

reales de los algoritmos genéticos en este tipo de entornos de

optimización.

También se ha estudiado la posibilidad de analizar el patrón de

demanda mediante cadenas de Markov, pero la cadena no era homogénea

en el tiempo y no fue posible encontrar una distribución límite de la

demanda diaria. El problema es que cada día las probabilidades de la

matriz cambian significativamente por lo que no tiene sentido estudiar la

ergodicidad de dicha matriz.

Por todo ello se trabajó con series temporales, una herramienta más

convencional para este tipo de situaciones. Los resultados obtenidos

mediante la aplicación convencional de los métodos clásicos de predicción

(alisados exponenciales, ARIMA, etc…) no han sido satisfactorios.




2.2.1.- Predicción de las series temporales de ventas y stock.

En este epígrafe que siguen se estudia la posibilidad de la

aplicabilidad del análisis de series temporales para predecir las ventas o la

variación del stock acumulado. En general, los resultados obtenidos por la

aplicación de estas técnicas no han sido precisas por dos motivos

fundamentes, las series son cortas y el horizonte de predicción es

demasiado amplio en comparación con la longitud de la serie.

Si la temporada lleva cuatro meses funcionando, es complicado en

ese momento hacer una predicción para los dos meses siguientes. Los

intervalos de confianza para la predicción obtenidos son muy amplios y,

en consecuencia, dan poca información.

Si sólo se cuenta con un mes de histórico sobre un zapato, predecir

lo que va a pasar en los tres siguientes, con una precisión válida para

tomar decisiones, es imposible utilizando estas técnicas exclusivamente.

Para los dos tipos de zapatos seleccionados se va a estudiar

solamente la primera temporada, puesto que se trata simplemente de

demostrar la no validez de estas técnicas.

2.2.1.1.- Zapato de continuidad.

a) Ventas diarias.

En primer lugar se presentan las ventas diarias del zapato en

cuestión. Como puede apreciarse en la figura 2.12 no se detecta ninguna

estacionalidad clara.

Aunque el periodo de estudio es similar al de la temporada de

invierno, en este caso lo que ocurre es que, por motivos de gestión, en

marzo se le cambia el código al artículo para su control interno, no

significando esto que se dejara de vender. Con el siguiente código estuvo

funcionando tres años seguidos, presentando las ventas un aspecto

similar.



VENTAS POR DÍA

0

1

2

3

4

5

612

/08/

2000

19/0

8/20

00

26/0

8/20

00

03/0

9/20

00

09/0

9/20

00

16/0

9/20

00

23/0

9/20

00

30/0

9/20

00

06/1

0/20

00

13/1

0/20

00

20/1

0/20

00

27/1

0/20

00

03/1

1/20

00

09/1

1/20

00

16/1

1/20

00

23/1

1/20

00

01/1

2/20

00

07/1

2/20

00

14/1

2/20

00

21/1

2/20

00

28/1

2/20

00

04/0

1/20

01

11/0

1/20

01

18/0

1/20

01

25/0

1/20

01

02/0

2/20

01

09/0

2/20

01

16/0

2/20

01

23/0

2/20

01

02/0

3/20

01

09/0

3/20

01

16/0

3/20

01

23/0

3/20

01

30/0

3/20

01

Figura 2.12.- Ventas diarias del zapato de continuidad.

Se estudió si algún día de la semana mostraba alguna tendencia de

compra. Por ejemplo, se hizo la hipótesis de que los fines de semana las

ventas serían mayores: aunque se dan bastantes casos, no es un patrón

constante, luego se puede hablar de estacionalidad.

La estacionalidad es útil para introducirla en un programa

estadístico STATGRAPHICS, obteniendo así mejores resultados al tener la

serie algunos patrones de comportamiento conocidos. En este caso

estacionalidad no se refiere al concepto de estacionalidad entendible como

que en Navidad se venda más. Lo que se pretende es encontrar un

impulso que se repita a lo largo de la serie.

En caso de haber detectado una estacionalidad de fin de semana se

hubiera presentado otro problema pues, la tienda generalmente abre seis

días por semana. Sólo algunos domingos, alrededor de doce al año, las

tiendas abren. Esto produciría una distorsión en la estacionalidad que el

programa no podría interpretar. Si se propone una estacionalidad seis,

basada en la hipótesis de que las ventas en sábado son superiores, en el

momento que se abriera un domingo se introduciría un desfase de un día,

lo que daría al traste con la estacionalidad de periodo seis planteada.




U

na vez que tenemos los datos en EXCEL los pasamos a STATGRAPHICS.

Una vez allí en la opción de forecast/automatic model selection aparece el

cuadro de diálogo de la figura 2.13.

Figura 2.13.- Cuadro de diálogo para la selección de opciones de estudio de la serie.

Este análisis permite, teniendo sesenta días de histórico de ventas,

predecir las mismas en los 30 días siguientes (number of forecast= 30). Se

eligen 30 días de estudio porque se puede considerar un plazo de entrega

bastante habitual.

Esta es una situación que, de usar este método se produciría con

mucha frecuencia. Hay que observar que aquí ya se dipone un histórico

de sesenta días de venta y que el periodo de ajuste para la serie es de un





tercio de dicho histórico (withhold for validation=20), como suele

recomendarse en la literatura de series temporales.

El análisis se ha efectuado sobre unas condiciones un tanto idílicas

y poco útiles, pues al empresario lo que le interesaría fundamentalmente

es predecir a comienzos de temporada lo que va a ocurrir para poder

reaccionar a tiempo. La serie sería todavía más corta. Con lo cual, a

igualdad de horizonte de predicción, los errores serían aún mayores. La

salida del programa es la figura 2.14.

La comparación de los distintos modelos de predicción se aporta

en la figura 2.15. El modelo seleccionado ha sido una media constante, la

cual supone que para el periodo de estudio la mejor predicción es la media

hasta de todos los datos anteriores.

En la salida se la figura 2.15 se observan también los errores

calculados. En este caso no figuran el MAPE (medium absolute percentage

error) ni el MPE (medium percentage error) por contener la serie días de

venta cero. Se muestran los errores tanto para el periodo de ajuste

(cuarenta primeros datos) como para el de validación (veinte siguientes).

Se comprueba que efectivamente el mejor modelo es el de media

constante. Todos los demás presentan unos errores más altos además el

modelo de media constante tiene el AIC menor. El AIC es un criterio de

selección de métodos de predicción que toma su valor dependiendo de los

parámetros de la serie. En general podemos decir que un método con un

AIC menor es más preciso pero este criterio no es concluyente, por esa

razón el software ofrece la posibilidad de seleccionar otros criterios.

Se analizan en la figura 2.15 los errores mediante cinco test y el

modelo seleccionado pasa cuatro de ellos.

En resumen, de todos los modelos de predicción estamos

seleccionado el mejor. Los resultados obtenidos por éste son los que

aparecen en la figura 2.16. Se comprueba que efectivamente el mejor




modelo es el de media constante. Todos los demás presentan unos errores

más altos, además, el modelo de media constante tiene el AIC menor.El

AIC es un criterio de selección de métodos de predicción que toma su

valor dependiendo de los parámetros de la serie. En general podemos

decir que un método con un AIC menor es más preciso pero este criterio

no es concluyente, y por esa razón el software ofrece la posibilidad de

seleccionar otros criterios.

Se analizan también los errores mediante cinco test y el modelo

seleccionado pasa cuatro de ellos. En resumen, de todos los modelos de

predicción estamos seleccionado el mejor.

Se comprueba que la predicción realizada para la venta diaria en los

30 días siguientes se mantiene constante en el valor 0.875. El intervalo de

confianza al 90% para la venta media es de [-0.58, 2.33]. El extremo

izquierdo del intervalo no tiene sentido porque la venta es una variable

que solo puede tomar valores enteros no negativos (ver figuras 2.16 y

2.17).

El nivel de confianza indica que con un 90% de probabilidad la

venta en los siguientes días se va a mover en ese rango. Si subimos el

nivel de confianza, la amplitud del rango obviamente se ve aumentada,

haciéndose la predicción aún más imprecisa.

Los modelos propuestos y los datos que aporta la predicción no

parecen de gran ayuda para predecir la demanda. La figura 2.17 muestra

en concreto para el periodo de estudio cual el intervalo para la venta

media

En la figura 2.18 están representados los test de aleatoriedad de los

residuos. El primer y tercer test indica que no se puede rechazar la

hipótesis de aleatoriedad para los residuos a un 95% de confianza. Pero al

indicar el segundo que no se debe aceptar la hipótesis de aleatoriedad al

95% es atrevido considerar que los residuos son aleatorios. Por lo tanto




no se pueden extraer conclusiones acerca del la independencia de las

demandas de días consecutivos.




Automatic Forecasting - VENTAS DIARIAS Data variable: VENTAS DIARIAS Number of observations = 60 Start index = 1,0 Sampling interval = 1,0 Forecast Summary Forecast model selected: Constant mean = 0,875 Number of forecasts generated: 30 Number of periods withheld for validation: 20 Estimation Validation Statistic Period Period RMSE 0,842244 1,10255 MAE 0,65625 0,7875 MAPE ME 0,0 0,525 MPE Trend Model Summary Parameter Estimate Stnd. Error t P-value Constant 0,875 0,134867 6,48787 0,000000 The StatAdvisor This procedure will forecast future values of VENTAS DIARIAS. The data cover 60 time periods. Currently, a mean model has been selected. This model assumes that the best forecast for future data is given by the average of all previous data. The output summarizes the statistical significance of the terms in the forecasting model. Terms with P-values less than 0,05 are statistically significantly different from zero at the 95,0% confidence level. In this case, the P-value for the mean is less than 0,05, so it is significantly different from 0. The table also summarizes the performance of the currently selected model in fitting the historical data. It displays: (1) the root mean squared error (RMSE) (2) the mean absolute error (MAE) (3) the mean absolute percentage error (MAPE) (4) the mean error (ME) (5) the mean percentage error (MPE) Each of the statistics is based on the one-ahead forecast errors, which are the differences between the data value at time t and the forecast of that value made at time t-1. The first three statistics measure the magnitude of the errors. A better model will give a smaller value. The last two statistics measure bias. A better model will give a value close to 0. In this case, the model was estimated from the first 40 data values. 20 data values at the end of the time series were withheld to validate the model. The table shows the error statistics for both the estimation and validation periods. If the results are considerably worse in the validation period, it means that the model is not likely to perform as well as otherwise expected in forecasting the future. NOTE: the MAPE and MPE were not calculated because the smallest data value was less than or equal to 0.

Figura 2.14.- Salida “modelo elegido” del programa STATGRAPHICS.




Model Comparison Data variable: VENTAS DIARIAS Number of observations = 60 Start index = 1,0 Sampling interval = 1,0 Number of periods withheld for validation: 20 Models (A) Random walk (B) Constant mean = 0,875 (C) Linear trend = 0,6885 + 0,009099 t (H) Simple exponential smoothing with alpha = 0,0429 (I) Brown's linear exp. smoothing with alpha = 0,0444 (J) Holt's linear exp. smoothing with alpha = 0,1263 and beta = 0,0986 (M) ARIMA(0,0,1) with constant (N) ARIMA(1,0,1) with constant (O) ARIMA(0,0,0) with constant (P) ARIMA(0,0,2) with constant (Q) ARIMA(1,0,0) with constant Estimation Period Model RMSE MAE MAPE ME MPE AIC (A) 1,03775 0,717949 0,0 -0,00120984 (B) 0,842244 0,65625 0,0 -0,343371 (C) 0,846314 0,633644 -8,32667E-18 -0,283729 (H) 0,860395 0,65496 -0,0170804 -0,300728 (I) 0,891245 0,674244 0,178878 -0,230273 (J) 0,912396 0,663577 -0,0324736 -0,133362 (M) 0,817207 0,623537 -0,00354299 -0,303727 (N) 0,809015 0,633633 -0,00182504 -0,273876 (O) 0,852975 0,655926 -0,0012963 -0,268051 (P) 0,811624 0,638951 -0,00483835 -0,267437 (Q) 0,834506 0,632063 -0,00226227 -0,261831 Model RMSE RUNS RUNM AUTO MEAN VAR (A) 1,03775 * * OK OK OK (B) 0,842244 *** OK OK OK OK (C) 0,846314 ** OK OK OK OK (H) 0,860395 ** ** OK OK OK (I) 0,891245 ** * OK OK OK (J) 0,912396 ** OK OK OK OK (M) 0,817207 OK OK OK OK OK (N) 0,809015 OK OK OK OK OK (O) 0,852975 *** OK OK OK OK (P) 0,811624 OK OK OK OK OK (Q) 0,834506 * OK OK OK OK Validation Period Model RMSE MAE MAPE ME MPE (A) 1,46629 0,95 0,05 (B) 1,10255 0,7875 0,525 (C) 0,99493 0,725047 0,252017




(H) 1,04207 0,725558 0,355591 (I) 1,03644 0,749712 0,28291 (J) 1,03375 0,770198 0,143003 (M) 1,18445 0,777952 0,368605 (N) 1,39623 1,08462 0,387904 (O) 1,10194 0,786593 0,523704 (P) 1,31865 0,96615 0,442844 (Q) 1,11092 0,740888 0,399016 Key: RMSE = Root Mean Squared Error RUNS = Test for excessive runs up and down RUNM = Test for excessive runs above and below median AUTO = Box-Pierce test for excessive autocorrelation MEAN = Test for difference in mean 1st half to 2nd half VAR = Test for difference in variance 1st half to 2nd half OK = not significant (p >= 0,05) * = marginally significant (0,01 < p <= 0,05) ** = significant (0,001 < p <= 0,01) *** = highly significant (p <= 0,001) The StatAdvisor This table compares the results of fitting different models to the data. The model with the lowest value of the Akaike Information Criterion (AIC) is model B, which has been used to generate the forecasts. The table also summarizes the results of five tests run on the residuals to determine whether each model is adequate for the data. An OK means that the model passes the test. One * means that it fails at the 95% confidence level. Two *'s means that it fails at the 99% confidence level. Three *'s means that it fails at the 99,9% confidence level. Note that the currently selected model, model B, passes 4

Figura 2.15.- Comparación entre los distintos modelos.



Figura 2.16.- Resultados obtenidos con el modelo seleccionado.

Figura 2.17.- Intervalo de confianza la 90% para la venta media diaria.





Tests for Randomness of residuals Data variable: VENTAS DIARIAS Model: Constant mean = 0,875 (1) Runs above and below median Median = 0,125 Number of runs above and below median = 14 Expected number of runs = 17,94 Large sample test statistic z = 1,203 P-value = 0,229 (2) Runs up and down Number of runs up and down = 25 Expected number of runs = 39,67 Large sample test statistic z = 4,405 P-value = 0,0000106 (3) Box-Pierce Test Test based on first 20 autocorrelations Large sample test statistic = 8,07 P-value = 0,9914 The StatAdvisor.

Three tests have been run to determine whether or not the residuals form a random sequence of numbers. A sequence of random numbers is often called white noise, since it contains equal contributions at many frequencies.

The first test counts the number of times the sequence was above or below the median. The number of such runs equals 14, as compared to an expected value of 17,94 if the sequence were random. Since the P-value for this test is greater than or equal to 0,05, we cannot reject the hypothesis that the residuals are random at the 95,0% or higher confidence level.

The second test counts the number of times the sequence rose or fell. The number of such runs equals 25, as compared to an expected value of 39,67 if the sequence were random. Since the P-value for this test is less than 0,05, we can reject the hypothesis that the series is random at the 95,0% confidence level.

The third test is based on the sum of squares of the first 24 autocorrelation coefficients. Since the P-value for this test is greater than or equal to 0,05, we cannot reject the hypothesis that the series is random at the 95,0% or higher confidence level.

Since the three tests are sensitive to different types of departures from random behavior, failure to pass any test suggests that the residuals are not completely random, and that the selected model does not capture all of the structure in the data.

Figura 2.18.- Test de aleatoriedad de los residuos.

b) Variación del stock.

Otra de las pruebas interesantes a realizar es aplicar las técnicas de

predicción a la variación de stock. Previsiblemente, si no ha funcionado

con las ventas, no tiene porque hacerlo en este caso.

Al realizar el primer análisis (figura 2.19) se cae en la cuenta de que,

cada vez que se produce una entrada de stock, se ocasiona una gran



distorsión en la predicción. Se obtiene la predicción para un periodo de

estudio de 60 días con 20 para validación del modelo y 30 días de

horizonte de predicción.

El intervalo de confianza al 90% para la predicción del stock

acumulado en 30 días es [59.7, 266.4] con media 163,1 unidades. Se obtiene

un intervalo de predicción muy amplio, lo cual no ayuda en nada a la hora

de tomar una decisión.

Figura 2.19.-Resultados obtenidos para la variación de stock

Se puede probar el hipotético caso de que todo el stock se recibiera

a comienzos de temporada, lo cual equivale, en cierta medida ya que hay

más datos, a analizar un tramo completo donde no se produzcan llegadas

de artículos.

La situación en la que todo el stock se recibe al principio, desde el

punto de vista de gestión, es la menos acertada puesto que se maximizan

los costes y el riesgo. Se estudia esta posibilidad con el anhelo de

encontrar alguna idea, de tipo teórico, interesante para a aplicar desde el

punto de vista práctico.




Los resultados que se obtienen aparecen en la figura 2.20.

Figura 2.20.- Resultados con el stock acumulado a principios de temporada.

Los resultados no fueron del todo imprecisos pero, la explicación de

este hecho se debe a que se han colocado todas las entradas de stock al

principio, eliminando las interferencias que causan estas entradas. Esta

situación no es real, puesto que no se conocen los pedidos que se van a

realizar, luego no se puede usar este método.

2.2.1.2.- Zapato de temporada.

Los resultados obtenidos con este artículo mediante predicción son

más imprecisos que en caso anterior ya que, en este producto, la demanda

es menos estable. Los intervalos de confianza son igualmente amplios,

siendo lo que ocurre en la realidad muy diferente a lo predicho. Esto se

debe a que en predicción sólo se tiene en cuenta los datos anteriores.

La figura 2.21 es la predicción para las ventas diarias mediante

alisado exponencial simple de α=0,1. El modelo seleccionado es el que

mejor comportamiento tiene en cuanto a errores. Los criterios de selección




para los modelos ya han sido explicados en el epígrafe 2.2.2.1. La

predicción para la venta media da un intervalo de confianza al 90% muy

amplio como puede apreciarse en la figura.

No se va incluir el resultado de todos los análisis efectuados en el

proyecto para no extender el documento. Los resultados obtenidos, tanto

para ventas como para stock acumulado con métodos de predicción, en

este caso, son más imprecisos que en el caso del zapato de continuidad.

Time Sequence Plot for VENTAS CHANCLASimple exponential smoothing with alpha = 0,1

VE

NTA

S C

HA

NC

LA

actualforecast90,0% limits

0 20 40 60 80-1

2

5

8

11

14

Figura 2.21.- Resultados obtenidos para la venta diaria del zapato de temporada.





2.3.- DESARROLLOS CONSEGUIDOS.

Descrito y acotado el problema real, el estudio de este proyecto se

encaminó a obtener herramientas de soporte para la toma de decisiones

relativas a compras por parte del empresario. La idea inicial de tener un

modelo general que en cada momento diera la cantidad óptima a pedir se

desechó por todos los motivos explicados anteriormente. Las herramientas

que se describen en este apartado pretenden servir de ayuda al empresario

a la hora de ejecutar la compra de un artículo.

2.3.1.- P.O.S. Shoe Pro Sales Forecaster.

En una de las múltiples reuniones mantenidas con el empresario,

tratando de abordar el problema, surgió la idea desarrollar una

herramienta que fuera capaz de hacer una proyección de ventas, en

función de la demanda hasta ese momento, en un periodo de tiempo de

estudio.

Uno de los aspectos que más interesó al empresario fue la

posibilidad de poder, mediante extrapolación con la demanda media de

semanas anteriores hacer una proyección de ventas hasta una fecha

determinada.

Se llegó a la conclusión, gracias a la experiencia del experto, en que

los intervalos buenos para estimar la demanda en el futuro podrían ser 7,

14 y 21 días. El desarrollador de software implementó la idea y surgió el

programa que se describe a continuación.

En la pantalla inicial se tienen simplemente que rellenar tres

campos. El primero con la temporada que queremos analizar. Se

introduce una fecha inicial que será, una vez se implemente el programa

en la aplicación, el día que se quiera realizar la compra. La pantalla inicial

es la que se muestra en la figura 2.22.



Se introduce una fecha final que corresponde al extremo derecho

del intervalo de tiempo que estamos estudiando. Esta fecha puede ser el

final de temporada por ejemplo. Hay una casilla para marcar,

opcionalmente, que analice un máximo de 30 artículos, que son los de

mayores ventas y así ser más rápida la ejecución.

El programa accede a la base de datos del sistema y muestra los

zapatos que han tenido mejor ritmo de ventas en la temporada hasta la

fecha inicial indicada. Estos datos son exportables a EXCEL.

El programa realiza una media móvil asimétrica de 7, 14 y 21

términos con las ventas diarias de los artículos. Es decir:

[2.4] ∑−=

=t

ktiit v

kkMM 1)( donde k =7, 14, 21.

Y con los resultados obtenidos hace una proyección hasta la fecha

que se le indique.

Figura 2.22.- Pantalla inicial del P.O.S. Shoe Pro Sales Forecaster




A modo de prueba se va a analizar la temporada de verano de 2004.

Se introduce en el primer campo V04. En la fecha inicial, 03/05/04, que

puede ser el día que se decida hacer alguna compra para tenerla a tiempo

en las fechas fuertes de la temporada. Como fecha tope de estudio se

introduce el final de campaña en 30/08/04. Se ejecuta el programa con los

datos introducidos por el usuario y aparece la figura 2.23.

Figura 2.23.- Resumen de los zapatos con mayores ventas.

Se selecciona el artículo de código 21998. En la pantalla de la figura

de arriba se pueden ordenar los artículos por varios criterios como puedan

ser ventas al final de temporada con media móvil de 7,14 o 21 términos o

facturación a final de temporada con esas medias móviles.

Se pueden exportar los datos a EXCEL pinchando en la casilla

export. Si se presiona el botón de start más abajo aparece la figura 2.24. En

esta figura se representa la proyección de las ventas desde la fecho de

30/05/04, que podría ser hoy, hasta el final de temporada considerado,

30/08/04 en este caso.

En el caso de ejemplo se comprueba que la proyección de ventas

hasta final de temporada disminuye teniendo en cuenta las observaciones

las observaciones recientes, es decir, las ventas se están frenando.




Figura 2.24.- Proyección de las ventas hasta final de temporada.

2.3.2.- Días hasta la rotura de stock.

Un dato que puede resultar de enorme interés para el empresario a

la hora de tomar sus decisiones de compra es la estimación de los días que

tiene hasta la rotura de stock de un determinado artículo.

Cuando se va a efectuar una compra se observan todos los

parámetros indicados en el epígrafe 2.1.1.1. Lo que se pretende es incluir

un nuevo parámetro que indique los días que faltan hasta llegar a

determinado nivel de stock introducido previamente por la persona

encargada de las compras.

Una vez que se registre inicialmente el artículo en el sistema, se

debe introducir un nivel de stock decidido por el gerente, en función, en

principio, de su experiencia y conocimiento. Este nivel de stock es

simplemente un valor de referencia, y se le va a denominar, de aquí en

adelante, stock de referencia.

Lo que se va a estimar son los días de apertura de tiendas que hay

hasta que se llegue a dicho nivel. Una recomendación puede ser que ese





nivel de stock sea el stock de rotura. En los desarrollos posteriores se va a

tomar el stock de referencia como el stock de rotura.

En algunos artículos de venta reducida el nivel de rotura puede ser

muy inferior a otros cuyas ventas, en términos de unidades vendidas, sean

mayores. Por ejemplo, un zapato del que se esperan unas ventas en una

temporada de 60 pares no debe tener el mismo stock de referencia que

otro del que se esperan unas ventas de 700 pares.

En el estudio inicial, ya que los dos artículos tienen un gran

volumen de ventas, se ha considerado la cifra de 50 unidades como stock

de referencia.

Un nivel de stock menor de esa cifra puede considerarse una rotura

de stock aunque, teniendo en cuenta todo lo explicado en el epígrafe

2.1.3.3, esta cifra es simplemente orientativa ya que no se conoce el

momento exacto en el que se produce la rotura exactamente.

Por este motivo es fundamental la experiencia del experto a la hora

de determinar un stock de referencia sobre el cual desarrollar los cálculos

que se detallan a continuación.

2.3.2.1.- Hipótesis a considerar.

Antes de mostrar los resultados obtenidos con el indicador

desarrollado es necesario establecer y explicar cuatro hipótesis sobre las

que se sustentan todos los cálculos.

En la gráfica de la figura 2.25 aparece una situación genérica a

modo de ejemplo. En dicha figura se estima cual va a ser el descenso del

stock en los próximos días de apertura hasta llegar al stock de referencia.

Lo que se va a calcular es el tiempo (t*) que se tarda en vender el stock Z.

La estimación puede apreciarse en línea discontinua.



Figura 2.25.- Situación genérica a modo de ejemplo.

Siendo:

SA = Stock acumulado el día t0.

SR = Stock de referencia introducido inicialmente por el experto.

Z = La diferencia entre el stock acumulado y el stock de referencia.

t0 = El día donde se realiza el análisis (hoy).

tx = El día que se estima se alcanzará el stock de referencia.

t* = La diferencia entre t1 y t0. Son los días a rotura.

Hipótesis primera.

Se supone que las ventas diarias son variables aleatorias

independientes. Que sean independientes significa que la venta de un día

no influye en la del siguiente. Esto sería totalmente cierto si se tratara de

un sistema con fuente infinita de clientes, pero no es así.

Un modelo de zapato concreto está dirigido a un segmento de

público específico. A medida que avanza la temporada, las personas que

compran ese artículo no lo van a comprar de nuevo. Los clientes




potenciales son menores cuando el producto lleva mucho tiempo en venta

que al comienzo de temporada. Luego no se trata de demandas

completamente independientes.

Hipótesis segunda.

Se supone la venta de un artículo constante de media 0v en el

intervalo t*. Esta media se estimará en función de las ventas hasta t0, que

es el día en el que se realiza el estudio. La precisión en el indicador t*

depende fundamentalmente de la estimación de la demanda media

durante el tiempo de estudio.

Esta estimación de la demanda jugará un papel fundamental en

desarrollos posteriores, ya que los errores en la predicción de los días a

rotura (t* ) se deben en gran medida a esta estimación.

Podría ser atrevido suponer igualdad de medias en algunos casos,

pero para poder aplicar la hipótesis cuarta, es necesario asumirla. No se

cumpliría la hipótesis segunda en el caso descrito en la figura 2.12 y en la

tabla 2.3. En la demanda en este zapato de continuidad no se pude

suponer igualdad de media en ciertos intervalos.

Los posibles errores al aceptar la hipótesis segunda en este caso, se

compensan con los métodos que se describen en apartados posteriores.

Hipótesis tercera.

Se supone homocedasticidad en el intervalo t*, es decir, se considera

una varianza constante a lo largo del intervalo t*. La estimación de la

varianza se realiza teniendo en cuenta la varianza en las ventas hasta el

día t0. La estimación de la varianza se va a notar por . 20s

En general, se puede asumir que existe homocedasticidad si se

tienen en cuenta todas las observaciones hasta el día de análisis. La

hipótesis tercera es más verosímil que la segunda.




Hipótesis cuarta.

El valor de t* es una variable entera que puede tomar valores de

cero a infinito. Si suponemos ese tiempo mayor que 30 se puede suponer

que la suma de las demandas esos días se distribuye según una normal en

virtud del Teorema Central del Límite (TCL) que establece que:.

Sean n variables aleatorias X1, X2, ........, Xn independientes, cada una de

ellas con media y varianza finitas.

[2.5] Sea Sn= X1 + X2 + ........ + Xn

[2.6] Entonces si ),(1

2

1∑∑≈

n

i

n

in NS σµ 30≥n

Cualquier suma de variables aleatorias independientes seguirá

aproximadamente una normal con tal de se tomen al menos 30 sumandos.

En la práctica se puede tomar la suma de las ventas diarias como

una normal, aun siguiendo cada una de las variables distribuciones

distintas, si el número de días es igual o superior a treinta. Se debe saber

que, a medida que suba el número de días considerados, la distribución se

asemejará más a una normal y que si se consideran menos días se parecerá

en menor medida, lo que hay que tener en cuenta porque, es posible que

t* tome valores menores que treinta, luego el TLC sería menos preciso en

estos casos.

La suma de las ventas en el intervalo [0,t*] de días hasta la rotura

supondrán a la empresa una merma del stock igual a *tS

[2.7] ** .......210 tt vvvvS ++++=

La merma del stock por el TCL se comportará según una

distribución normal. La hipótesis que se va a considerar en el caso de

estudio es:

*tS

[2.8] )ˆ,ˆ( 20

*0

** stvtNS

t≈

El stock consumido en el intervalo t* se va a distribuir según una

normal de media, el producto de la demanda estimada en t0 por el número José Alberto Alonso Tapia Página 136



de días hasta a rotura, y varianza la estimada igualmente en t0 para los

días hasta la rotura.

El centil αS viene de esta distribución viene dado por:

[2.9] 20

*0

* ˆˆ stCvtS αα +=

de forma que:

[2.10] [ ] αα =≤ SSPt*

donde el centil Cα es el centil del 100α% de una N(0,1) y donde

20

*st es la desviación típica de la variable considerada. De esta forma se

sobrestima el valor del stock consumido en el periodo de estudio.

Si para evitar confusiones en las ecuaciones se designa a , el

stock consumido en t

αS

*, por Z, de la ecuación 2.9 se obtiene

inmediatamente:

[2.11] 0)ˆˆ2(ˆ 2200

*20

2* =++− ZsCvZtvt α

Se trata de una ecuación de segundo grado cuyas soluciones son:

[2.12] 20

220

220

20

20

20*

ˆ2

ˆ4)ˆˆ2()ˆˆ2(v

ZvsCvZsCvZt

−+±+= αα

La solución correspondiente al signo negativo de la raíz es el valor

del indicador días hasta la rotura.

2.3.2.2.- Simulación del modelo con el valor de t* obtenido.

En este epígrafe se muestran los resultados obtenidos con este

método., comparando, día a día, el tiempo real que se tardó en llegar al

stock de referencia que es el valor calculado para ese parámetro.


Este proceso de simulación ha sido muy laborioso. No se ha podido

utilizar un lenguaje concreto de simulación, tal como GPSS, debido a que

para cada día los valores de media y varianza varían. Entonces, si en una

temporada hay alrededor de 180 días, habría que realizar 180 simulaciones

por artículo y temporada, lo cual no es muy operativo.



Se utilizó EXCEL como una herramienta muy útil para la

simulación del método. Los libros en EXCEL resultantes son bastante

amplios pero permiten realizar simulaciones de temporadas enteras. Lo

cual no es sencillo puesto que había que realizar múltiples

consideraciones y trabajar bastante con los datos antes de poder simular.

Como indicativo de lo laborioso del método, hay que decir que, al

exportar los datos desde el IFA a EXCEL los días de venta cero no

figuraban. Ha sido necesario introducirlos todos manualmente con un

calendario.

a) Zapato de continuidad.

A modo de ejemplo, la tabla 2.4 es un extracto de las tablas de

simulación realizadas en EXCEL. Se han eliminado muchas columnas

auxiliares para que el ejemplo sirviera de aclaración y no de lo contrario.

En la tabla figuran los días en los que hubo apertura de tiendas, por

eso, el día 10/09/2000 falta debido a que es domingo. En la columna venta

están registradas las ventas del día. Z es la variable que se ha comentado

anteriormente, resultado de restar al stock acumulado ese día el stock de

referencia introducido por el experto. La “solución –“y “solución +” son las

obtenidas de la ecuación [2.12].

El “t verdadero” es el tiempo real en el que se consume Z. Los

errores calculados son la desviación en términos relativos de las

soluciones de la ecuación respecto del tiempo verdadero.

La media y varianza hasta t son las que aparecen en la ecuación

como 0v y . Es decir, en este caso se estiman los parámetros de la

distribución como la media de la venta diaria hasta el día donde se realiza

el cálculo (t

20s

0) y la varianza de dichas ventas diarias desde el comienzo

hasta t0.




Tabla2.4.- Simulación del método en EXCEL.

Los errores pueden calcularse de diversas formas:

[2.13] 100⋅⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛ −

real

calculadoreal

ttt

[2.14] 100⋅⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛ −

real

realcalculado

ttt

[2.15] 100⋅⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛ −

calculado

calculadoreal

ttt

[2.16] 100⋅⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛ −

calculado

realcalculado

ttt

Se ha seleccionado para la simulación la primera forma de la

ecuación [2.13] debido a que:

- es la que más penalizaba cuando el tiempo calculado es

mayor que el real, es decir, cuando se rompe stock antes de

lo previsto.

- mantiene el signo negativo en el caso de que el tiempo real

sea menor al calculado, lo que facilita la visualización a la

hora de ver las gráficas de evolución de dicho error.

En un principio se probó con el centil del 90%, es decir .

Los resultados que se muestran a continuación se obtuvieron utilizando

distintos métodos para la estimación de la venta media

28,19,0 =C

0v y de la varianza

en el periodo de estudio. 20s




Las gráficas mostradas en las figuras 2.26 a 2.30 describen la

evolución de los errores porcentuales a lo largo de todo el periodo de

estudio. Se observan dos trazos debido a que se representan los errores

que cometen ambas raíces.

MEDIA Y VARIANZA HASTA t

-250,00

-200,00

-150,00

-100,00

-50,00

0,00

50,00

100,00

1 10 19 28 37 46 55 64 73 82 91 100 109 118 127 136 145 154 163

Figura 2.26.-.Errores usando media y varianza hasta t.

MEDIA MÓVIL 28 TÉRMINOSY VARIANZA HASTA t

-400,00

-350,00

-300,00

-250,00

-200,00

-150,00

-100,00

-50,00

0,00

50,00

100,00

1 12 23 34 45 56 67 78 89 100 111 122 133 144

Figura 2.27.- Errores usando media móvil de 28 términos y varianza hasta t.




MEDIA Y VARIANZA MÓVIL DE 28 TÉRMINOS

-300,00

-250,00-200,00

-150,00-100,00

-50,00

0,0050,00

100,00

1 12 23 34 45 56 67 78 89 100 111 122 133 144

Figura 2.28.- Errores usando media y varianza móvil de 28 términos.

MEDIA MÓVIL 14 TÉRMINOSY VARIANZA HASTA t

-350,00

-300,00

-250,00

-200,00

-150,00

-100,00

-50,00

0,00

50,00

100,00

1 11 21 31 41 51 61 71 81 91 101 111 121 131 141 151

Figura 2.29.- Errores usando media móvil de 14 términos y varianza hasta t.




MEDIA Y VARIANZA MÓVIL DE 14 TÉRMINOS

-300,00

-250,00

-200,00

-150,00

-100,00

-50,00

0,00

50,00

100,00

1 12 23 34 45 56 67 78 89 100 111 122 133 144 155

Figura 2.30.- Errores usando media y varianza móvil de 14 términos.

Se comprueba fácilmente que los trazos rosas, correspondientes a la

raíz positiva que se obtiene de la ecuación [2.12], dan unos errores

mucho mayores en todos los casos. Este hecho se mantiene en todos las

simulaciones realizadas, con otros artículos y temporadas, luego esta

solución se debe desechar una vez se implemente el método.

La tabla 2.5 muestra los resultados obtenidos de forma analítica. La

media del error es el promedio del error absoluto, porque de lo contrario

por motivos de los signos se anularía y sería muy pequeño. Realmente se

trata del EPAM (error absoluto en porcentaje medio), muy utilizado en

predicción.

La varianza del error nos da la dispersión del error entorno a la

media. A la vista de los resultados obtenidos el mejor método es el que

utiliza la media y la varianza hasta t. Da un EPAM menor y tiene menor

dispersión también.

Se comprueba que los distintos métodos a la hora de calcular las

varianzas no hacen mejorar el error medio. De hecho, en el caso de la




media móvil de 14 términos, la varianza móvil incrementa el error en casi

un uno por ciento y en la de 28 términos algo más del uno por ciento.

Se observa también, como es lógico, que, a medida que se tienen en

cuenta las observaciones más recientes, las gráficas presentan mayores

oscilaciones.

Otro hecho relevante a tener en cuenta y que además se ha

comprobado en todas las simulaciones realizadas, es que en los últimos

días cercanos a la rotura el error se incrementa bastante. Esto podría

evitarse eliminando las soluciones del indicador de los cuatro o cinco

últimos días. Así se elimina la divergencia que se produce en las curvas en

los últimos días de la simulación.

Tabla 2.5.- Comparación entre los métodos con centil del 90%.

Con este método se consigue una precisión razonable, aunque

ocasionalmente el error llega al 40%. Un error del 40% de signo negativo

equivale a haber previsto que se rompe el stock en 42 días cuando

realmente se rompe en 30. Los errores más peligrosos podrían ser los

negativos porque pueden hacer confiarse al empresario cuando el tiempo

de reacción es menor.




Si se sube el centil del 95% se obtienen los resultados de la tabla 2.6.

Tabla 2.6.- Comparación entre los métodos con el centil del 95%.

Parece que el mejor método de nuevo es el que utiliza la media y

la varianza hasta t. El error sube casi un punto en este caso. La gráfica d la

figura 2.29 muestra la evolución de los dos métodos.

COMPARATIVA DOS CENTILES

-60,00

-40,00

-20,00

0,00

20,00

40,00

60,00

80,00

100,00

120,00

17/08/00

31/08/00

14/09/00

28/09/00

12/10/00

26/10/00

09/11/00

23/11/00

07/12/00

21/12/00

04/01/01

18/01/01

01/02/01

15/02/01

CENTIL 90CENTIL 95

Figura 2.31.- Comparación de los dos centiles.

Se comprueba que el centil del 95 desplaza la curva del error

ligeramente hacia arriba. Esto se debe a que al subir el centil baja la

probabilidad de que se infraestime el valor de los días hasta la rotura. La

elección sería dudosa, el de 95 previene algo más de infraestimar la

demanda pero a cambio tiene un error algo mayor.




Ambos métodos presentan la ventaja de poder ser utilizados desde

el primer día, ya que con una media móvil de 28 términos habría que

esperar 28 días para que diera resultados. Siempre se podría utilizar algún

método durante el periodo de inicio.

b) Zapato de temporada.

Con este artículo el método funcionó peor, ya que al ser un artículo

de temporada las variaciones en la demanda son más acusadas. A

continuación se muestran las gráficas y las tablas comparativas. Se ha

eliminado la solución positiva, pues presentaba errores mucho mayores,

porque en general, la solución negativa proporciona una mayor cobertura

frente al riesgo de rotura.

Dado que la varianza no influye de manera clara en el error se ha

optado en este caso por utilizar siempre varianza móvil de orden k, es

decir, la varianza calculada con los k últimos términos. Los errores eran

del mismo orden en este caso. Lo que si influye de manera clara es el valor

que utilicemos para la media.

De hecho, en este método los errores salen más elevados que en el

anterior debido a que la demanda en plena temporada de este zapato

concreto supero todas las expectativas. Utilizando el centil del 90%

obtenemos los resultados de la tabla 2.7.

Tabla 2.7.- Errores obtenidos con el centil de 90.




En principio se ha considerado el más idóneo el método con media

y varianza móvil de 4 términos por presentar un error ligeramente menor.

Con la tabla 2.8 se confirma la decisión.

Destacar la escasa influencia, nuevamente en este caso, de

seleccionar un centil más conservador. La variación en el error es mínima.

Tabla 2.8.- Errores obtenidos con el centil del 95. En la siguiente gráfica se puede apreciar la evolución del error

utilizando ambos centiles. Se observa que la variación al seleccionar el

centil es muy pequeña, menor incluso que en el zapato de continuidad.

COMPARATIVA DOS CENTILES

-150,00

-100,00

-50,00

0,00

50,00

100,00

28/03/00

04/04/00

11/04/00

18/04/00

25/04/00

02/05/00

09/05/00

16/05/00

23/05/00

30/05/00

06/06/00

CENTIL 90CENTIL 95

Figura 2.32.- Comparación dos centiles zapato de temporada.





Otro hecho destacable a la vista de esta gráfica es el repentino

descenso hasta un valor por debajo de menos cien. En concreto el descenso

se tiene lugar el día 12 de mayo y, en el caso del centil del 90%, el error

toma el valor de -120,25%. Este es un error demasiado elevado. La

realidad es que se alcanzó un stock de 50 unidades en tan sólo 25 días y el

método predecía que este hecho sucedería en 55 días.

El empresario puede decidir el día que haya un error elevado

comprar ese producto. Hay que tener en cuenta que el error es conocido

porque se está realizando una simulación y, al “conocer” el futuro, se

puede comparar con lo sucedido en la realidad. Pero de implementarse

esta solución en el IFA, el empresario vería, a la hora de realizar la

compra, que tendría stock para 55 días cuando en realidad sólo tiene para

25. Además, esa es una fecha idónea para comprar puesto que se acerca la

temporada fuerte de verano y es muy conveniente estar bien

aprovisionado de un artículo como pueda ser la “chancla” que se está

estudiando.

¿Qué es lo que ocurre? Pues que en los días siguientes la

demanda fue muy fuerte. El stock descendió bastante y el modelo

propuesto en párrafos previos no puede captar este fenómeno ya que sólo

tiene en cuenta el pasado. De hecho, en este artículo, al ser de temporada,

la media móvil que mejor funciona es la de cuatro términos tan sólo,

puesto que es más sensible a lo que ocurre recientemente. La media móvil

de tan sólo dos términos empeora el error ya que es demasiado sensible a

las ventas diarias

Sin embargo, en el zapato de continuidad se utilizaba una media

hasta t. Los días siguientes, en cuanto la media capturo el ascenso de la

demanda, la previsión del stock que se consumiría previsiblemente

aumentó bastante y el error disminuyó de forma considerable. Se puede

observar este hecho en la tabla 2.9.



Tabla 2.9.- Como la media móvil captura las variaciones en las ventas.

Pero el hecho es que la posibilidad de que el empresario haga su

compra justo el día cuando el error el máximo puede dar lugar a una

gestión pésima de ese artículo.

Se pensó que la manera de evitar este fenómeno podía ser

programar en EXCEL una función if de tal manera que si un día la

demanda se disparaba automáticamente se tuviera en cuenta la demanda

de ese día.

Las funciones que se implementaron en EXCEL fueron

if MM(4)t+S2(4)t<v(t)

then v(t)

else MM(4)t

if MM(4)t+0.5*S2(4)t<v(t)

then v(t)

else MM(4)t

if MM(4)t<v(t)

then v(t)

else MM(4)t

Lo que se pretendía es que si algún día la demanda se disparaba, se

tuviera en cuenta la demanda de ese día exclusivamente para calcular los

días hasta la rotura. Los resultados se muestran en la tabla 2.10.




Tabla 2.10.- Resultados obtenidos con la función if.

Se observa un hecho curioso ya que, no mejora el error, sino que lo

empeora. El trazo correspondiente a la solución de la figura 2.33 queda la

mayor parte de las veces oculto porque es muy extraño que se den las tres

condiciones especificadas arriba simultáneamente.

El pico negativo que se pretendía eliminar sigue existiendo. El if

más sensible a las variaciones de ventas bruscas es el que impone como

condición que si la media de los cuatro últimos días es menor que las

ventas del día, propone como media la venta del día. Incluso en ese caso,

el pico sigue existiendo, porque al día siguiente la venta se estabiliza, la

condición del if no se cumple, se hace la media de los cuatro días

anteriores y de los 4 días anteriores y de nuevo se infraestiman los días a

rotura. Obsérvese el trazo morado en la figura siguiente

Figura 2.33.- Comparación del error utilizando las funciones if.




2.3.2.3.- Modificación del método anterior.

Hasta ahora el método ha funcionado razonablemente bien en el

caso del zapato de continuidad y peor en el de temporada. Una de las

cosas que más ha señalado el empresario ha sido que él no pretende un

modelo de precisión absoluta, simplemente espera obtener una

herramienta para la toma de decisión más. Evidentemente cuanto mayor

sea la precisión, mayor validez y credibilidad tendrá el modelo. Hay que

intentar mejorarlo.

Se ha visto que los cambios en la varianza no influyen

significativamente en la precisión del modelo. Que cuando se aumenta el

centil, la curva se desplaza ligeramente hacia arriba, lo que significa que se

está protegiendo al sistema contra la infraestimación de las ventas o

sobrestimación de nuestra capacidad para satisfacerlas.

Se debe analizar la expresión [2.12] para determinar que es lo que

podemos modificar para mejorar la precisión.

[2.12] 20

220

220

20

20

20*

ˆ2

ˆ4)ˆˆ2()ˆˆ2(v

ZvsCvZsCvZt

−+±+= αα

En general y de acuerdo con lo anterior, se establecer que:

[2.17] )ˆ,,ˆ,( 200

* sCvZft α=

Ya se ha comprobado que tanto el centil como la varianza no

influyen de forma acusada sobre la precisión del parámetro t*. Sólo queda

modificar Z y 0v . Z no influye de manera importante en la precisión ya

que se ha comprobado con las simulaciones realizadas anteriormente.

Finalmente sólo queda actuar sobre la estimación de la demanda

media. Esto se fundamenta en dos motivos:

- la demanda, lógicamente, en periodo de estudio va a marcar los

descensos de stock acumulado.


- la expresión [2.12] tiene en su denominador a la demanda

estimada al cuadrado. Modificaciones pequeñas en la estimación




de la demanda pueden hacer cambiar muy significativamente el

valor de los días hasta la rotura.

Los anteriores métodos de predicción no han dado resultados

demasiado satisfactorios; es más, se han mostrado muy imprecisos,

porque el intervalo donde estamos haciendo la predicción es muy amplio.

Se puede conocer a priori, de manera poco precisa, cual es el

comportamiento general de la demanda a lo largo de una temporada o

periodo de estudio. No se puede pretender conocer el número de pares

que se van a vender en una temporada, un día, una semana etc.

Lo que si se sabe es que la demanda de calzado de fiesta de mujer

va ser más intensa en las fechas previas a Navidad. O que la demanda de

calzado típicamente veraniego va a ser muy intensa durante los meses de

junio y julio. Que los zapatos de caballero clásicos tienen una demanda

muy estable con pequeñas oscilaciones. Se deben conocer estas tendencias

e introducirlas en el modelo en la medida de lo posible.

Aunque se han citado tendencias generales que son muy claras y

que todo el mundo conoce, la realidad es que hay muchísimos artículos

que tienen una demanda aleatoria y errática que no muestra evidencias

claras de esos comportamientos.

Por último, se incluyen un conjunto de gráficas de ventas de

artículos que no siguen estas tendencias. Son un número considerable.

Parece necesario un estudio muy detenido, en estrecha colaboración con el

experto, para poder hacer una clasificación general de comportamiento de

la demanda de esos artículos. A priori, lo cierto es que se no encuentran

grupos claros de comportamiento. En los dos casos de estudio si se

pueden encontrar comportamientos y, ya que este tipo de artículos suelen

presentar ventas altas, es interesante profundizar en la idea.

Antes de hacer las modificaciones al modelo anterior es

conveniente analizar las tres consideraciones que vienen a continuación.



Consideración primera.

La figura 2.34 se muestra la evolución de las ventas diarias del

zapato de continuidad.

Figura 2.34.- Ventas diarias del zapato de continuidad.

De la observación de la evolución de las ventas mostrada en 2.34,

de forma empírica, se pueden establecer periodos de demanda

relativamente homogéneos del tipo mostrado en el histograma de la

figura 2.35.

Figura 2.35.- Grupos de demanda uniforme.




El problema de esta clasificación es que no se sabe a priori si un

artículo va a seguir esta demanda u otra. Es misión del experto asignar,

una vez que se registra inicialmente el artículo en el sistema, un modelo

genérico de comportamiento de demanda. De esta manera el método gana

bastante precisión.

Antes de aplicarlo para cada caso concreto, se han de ponderar

dichas demandas en relación a una demanda media genérica. Es decir, se

va tomar una demanda unitaria como referencia, y cada rectángulo, según

su altura, equivaldrá a un coeficiente u otro. En el caso concreto del zapato

de continuidad se tiene lo mostrado en la figura 2.36.

Figura 2.36.- Estimación coeficientes a partir de los intervalos de demanda homogénea.

Sumando o restando las variaciones con respecto a la venta media

de referencia unitaria, se obtienen los coeficientes por los cuales habrá de

multiplicarse la venta real para hacer bajar el error.

Los coeficientes finales obtenidos se muestran en la tabla 2.11.

Realmente lo correcto sería hablar de venta en estos casos, aunque como

había stock suficiente, venta y demanda se suponen iguales.




Tabla 2.11.-Coeficientes obtenidos.

Consideración segunda.

Esta consideración es muy importante ya que ilustra el porqué del

comportamiento del error. Obsérvese la figura 2.37. En esta figura no se

guardan las proporciones entre stock acumulado y ventas porque, de esta

manera, la gráfica es más ilustrativa.

Figura 2.37.- Causa del error en la predicción de t*.

En t0 se está calculando t*, el cual puede cubrir uno o varios

rectángulos de venta diferente. Este hecho provoca las oscilaciones

alrededor del error cero en la curva de error.




Como puede observarse en la figura 2.38, el error comienza por

encima del eje. Que el error se sitúe por encima del eje quiere decir que se

rompe stock después de lo previsto. Este es precisamente el fenómeno

explicado en la figura 2.37. Se hacen unas previsiones con la venta en el

rectángulo más alto, de venta mayor, y realmente en t* la venta es menor.

Eso explica así por qué el error en un comienzo es positivo.

En el siguiente tramo el error desciende por debajo de cero, es

decir, se rompe stock antes de lo previsto. Esto se debe a que en el

segundo rectángulo, de venta menor, se calcula t* , cubriendo ese intervalo

de tiempo parte del tercer rectángulo de venta mayor. Se infraestima la

verdadera venta y por tanto el error baja de cero indicando que la rotura

se produce en un tiempo menor que el calculado.

El tener un tiempo hasta la rotura que ocupe varios rectángulos es

más probable si el nivel de stock es alto, como aquí sucedía, ya que la

temporada acababa de comenzar y era conveniente disponer de un nivel

alto de existencias. Cuanto más alto sea el stock mayor será el tiempo

hasta la rotura calculado a igualdad de venta y, mayor será la

probabilidad de invadir otras zonas de venta, lo cual hace aumentar el

error.


Figura 2.38.- Errores usando media y varianza hasta t.



Se comprueba en la figura 2.38 que existen cinco zonas por encima

o por debajo del error en la predicción. Si extendemos el razonamiento de

párrafos anteriores, es fácil comprender ahora cual es el comportamiento

del error.

Consideración tercera.

Se presenta ahora el siguiente problema: si se obtienen 40 días

hasta la rotura y coincide que el cálculo se realiza al final de un rectángulo

se estará multiplicando las ventas por un coeficiente que no es el

adecuado. El error, de aplicarse así el método, no sólo no baja sino que se

incrementa. Obsérvese la figura 2.39.

Figura 2.39.- Estimación de los días a rotura con coeficientes sin ponderar.




Si se utilizan los coeficientes sin afectarlos de una ponderación

temporal, el tiempo a rotura calculado (t**) presenta más error que el

calculado sin coeficientes (t*). La simulación muestra que los coeficientes

para aplicar a la demanda se deben adelantar en el tiempo, es decir, deben

ser coeficientes ponderados.

Se obtienen, con el método de coeficientes ponderados, mejores

resultados que con el modelo sin coeficientes y mucho mejores que con el

modelo de coeficientes sin ponderar.

La figura 2.40 muestra el caso de estudio utilizando los coeficientes

ponderados.

Figura2.40.- Estimación de los días rotura con coeficientes ponderados.

La pregunta que surge ahora es cuanto se deben adelantar en el

tiempo dichos coeficientes. La respuesta depende de muchos factores.

Puede que después de muchos estudios y simulaciones de temporadas




enteras con todos los artículos, se llegue a la conclusión de lo que hay que

establecer es un coeficiente ponderado diario, por el cual se deberá

multiplicar la venta.

Ese coeficiente deberá ponderarse según varios criterios que

pueden ser, a modo de ejemplo, los siguientes:

(TA) = El tipo de artículo considerado

(Z) = El nivel de stock.

(P) = La posición dentro del rectángulo.

(I) = Los rectángulos que se invaden.

El coeficiente, para el día 0 en el que se realice el cálculo, sería

función de todos ellos

[2.18] ),,,( 000 IPZTAf=ω

Quedando las fórmulas deducidas en el epígrafe 2.3.2.1 modificadas de la

siguiente manera. El stock consumido en t*** será con una probabilidad α

inferior a

[2.19] 20

***00

*** ˆˆ stCvtZ ⋅+= αϖ

De donde

[2.20] 0)ˆˆ2(ˆ 22000

***20

20

2*** =++− ZsCvZtvt αϖϖ

Resolviendo la ecuación de segundo grado y rechazando la

solución de la raíz positiva que aporta en todos los casos un EPAM

mayor, se tiene finalmente:

[2.21] 20

20

220

220

20

20

200***

ˆ2

ˆ4)ˆˆ2()ˆˆ2(ϖϖω αα

vZvsCvZsCvZ

t o −+−+=




2.3.2.4.- Resultados del método de coeficientes ponderados.

En este epígrafe se muestran los errores en la estimación de los días

a rotura utilizando el método de los coeficientes ponderados. La

ponderación que se ha utilizado ha sido exclusivamente temporal, es

decir, sólo se han adelantado en el tiempo.

a) Zapato de continuidad.

Se han eliminado en este caso los cinco últimos días ya que no

aportan valor desde el punto de vista de la toma de decisión de compra y,

en cambio, introducen mucho error.

La evolución del error, comparando la figura 2.39 con la que

obteníamos anteriormente (figura 2.26), ha disminuido considerablemente.

En este caso el EPAM es del 8,38 %, frente al 20,54 % obtenido sin

coeficientes. Lo cual indica que la predicción es bastante precisa.

Los picos más grandes se producen con errores positivos, lo cual no

es tan peligroso como si se produjesen con signo negativo.

Figura 2.41.- Evolución del error con coeficientes ponderados en zapato de continuidad.

En la segunda temporada de venta el EPAM fue del 12,5 %. Es un

error aceptable. Con el método sin coeficientes ponderados el error era del

23,59 %.




Figura 2.42.- Evolución del error la segunda temporada en zapato de continuidad con coeficientes ponderados.

b) Zapato de temporada.

El zapato de temporada muestra un error algo peor debido al

carácter más variable de su venta. Sin embargo, con este método se ha

conseguido reducir el error considerablemente. Si lo comparamos con el

zapato de continuidad la mejoría en el EPAM ha sido superior que en éste.

Se han eliminado los seis últimos días en la simulación ya que sólo

introducen error y poca información desde el punto de vista de gestión.

Figura 2.43.-Evolución del error la primera temporada en zapato de temporada.




El EPAM ha pasado de un 31,41 % a un 16.31 %. Como se aprecia en

la figura, los picos negativos han disminuido su valor considerablemente,

pudiendo decir que este método ya podría ser utilizado en zapatos de

temporada.

Hay que hacer notar que, este artículo tuvo una demanda muy alta

en plena temporada. Con un zapato, aun siendo de temporada, con

demanda algo más estable, los errores disminuirían en cierta medida.

En la segunda temporada el EPAM fue del 17,02 % lo cual supone

una mejoría frente a la temporada anterior, cuyo error era del 49,59%.

Figura 2.44.- Evolución del error la segunda temporada en zapato de continuidad con coeficientes ponderados.

Conclusiones.

Se comprueba que, efectivamente en todos los casos, el EPAM es

menor. El indicador días hasta la rotura, calculado mediante coeficientes

ponderados, es un elemento a considerar a la hora de decidir la compra de

un artículo. Ver la tabla 2.12.




Tabla 2.12.- Comparación de los métodos en todos los casos.

Finalmente el proceso de compra a realizar por el empresario o la

persona dedicada a esta labor sería el mostrado en la figura 2.45. Este

procedimiento sustituirá al de la figura 2.11.

Figura 2.45.- Procedimiento de compra con el indicador días hasta la rotura.





CAPÍTULO 3

CONLUSIONES DEL PROYECTO




3.1.- CONCLUSIONES.

3.1.1.- Objetivos conseguidos.

La gran dificultad que se ha encontrado al abordar el problema ha

sido tratar de determinar los dos parámetros fundamentales sobre los que

se desarrolla cualquier modelo de gestión de inventarios: la demanda de

productos y el plazo de entrega. (Epígrafe 1.1.8.1)

Todos los modelos desarrollados en la literatura sobre gestión de

stock parten del conocimiento de alguno de dichos parámetros, o incluso

ambos. En algún caso se han visto modelos que, aun tratando demanda y

plazo de entrega como variables aleatorias, trabajan con sus valores

asumiendo que ambas siguen una determinada distribución de

probabilidad.

En el caso de estudio la demanda se ha presentado como una

variable aleatoria y ciertamente errática (ver epígrafe 2.1.2.1). Se han

estimado ciertos intervalos homogéneos de demanda a partir de los cuales

se ha desarrollado el método de coeficientes ponderados.

Mediante dicho método se pueden estimar los días hasta la rotura

de stock de un determinado artículo con una precisión razonablemente

alta. Este indicador va a suponer una herramienta más en la toma de

decisión del empresario acerca de la compra. (Figura 2.43)

El plazo de entrega es la mayor dificultad que se ha encontrado a la

hora de abordar el problema. No se ha considerado el plazo de entrega en

ninguno de los desarrollos, a petición del empresario, ya que este es

desconocido y muy variable (epígrafe 2.1.2.2).

Otro de los desarrollos obtenidos a raíz de este proyecto es el P.O.S.

SHOE PRO SALES FORECASTER (ver epígrafe 2.3.1). Dicho programa

está en fase de desarrollo y finalmente, una vez depurado, se incluirá en el

IFA. Mediante dicho programa se pueden obtener las ventas a final de




temporada haciendo una proyección de la media de las ventas diarias de

los 7, 14 y 21 últimos días.

Se implementará, también en el IFA, el método de coeficientes

ponderados desarrollado en este trabajo.

Finalmente, el resultado de este proyecto ha sido dos herramientas

para la toma de decisión por parte de empresario. El proceso de compra

va a incluir estas dos herramientas desarrolladas, días hasta la rotura y

proyección de las ventas a final de temporada usando medias móviles.

Actualmente el problema de CATCHALOT, en lo que se refiere a

compras y gestión de stock, es la gran dependencia de los proveedores.

Hay una gran incertidumbre, dependiendo del caso, sobre el tiempo de

entrega. Este hecho obliga a la persona encargada de las compras a

realizar un seguimiento muy continuo sobre la evolución de las ventas y el

stock.

Otra idea, derivada del trabajo de este proyecto, es haber centrado

el problema desde un punto de vista técnico. Las herramientas clásicas de

gestión de inventarios no se pueden aplicar al caso de estudio. Habría que

investigar nuevas líneas para abordar el problema desde esta perspectiva.

Algunas de estas líneas se muestran en el epígrafe 3.2.1 de este capítulo.

3.1.2.- Aspectos de gestión interna susceptibles de posibles mejoras.

Los siguientes aspectos, relativos a compras y gestión de stocks,

podrían ser susceptibles de mejora en futuras investigaciones. No se han

abordado en este trabajo ya que no se prevé grandes avances a priori.

Las mejoras no serían importantes, al menos en los aspectos de

tallaje y distribución de stock en tiendas, debido a que las situaciones en

las que falla la gestión no son muy frecuentes o, siendo frecuentes el

impacto es pequeño.




Son interesantes de estudiar debido a que son aspectos de

funcionamiento internos sobre las que el empresario tiene plena

competencia y, de llegar a algún resultado, sólo dependería del

empresario el llevarlos a cabo.

Tallaje. Distribución de tallas en tiendas y pedidos de las distintas

tallas.

Contabilizar la demanda. Actualmente sólo se contabiliza la venta por

lo que, cuando no hay stock, demanda y venta dejan de ser iguales. Tener

más datos sobre la demanda puede proporcionar conclusiones

interesantes.

Distribución de stock en tiendas. Como se pueden optimizar los flujos

internos de mercancías, es decir, romper con la hipótesis del epígrafe

2.1.3.1 y estudiar los establecimientos por separado.




3.2.- SOLUCIONES PARA UNA MEJOR GESTIÓN DEL STOCK.

En primer lugar, decir que el proceso de compra y la gestión del

stock están bien resueltos actualmente.

Los establecimientos de CATCHALOT tienen una facturación

excelente y un ratio facturación/m2 de exposición muy alto, en comparación

con empresas similares del sector y competidores. Se lleva un control

estricto sobre ventas y compras, de tal manera que, un porcentaje pequeño

de artículos se quedan sin ser atendidos por parte del empresario. El

problema es que, muchas veces, aun siendo atendidos por el empresario,

se depende en gran medida del fabricante para las reposiciones a tiempo.

Las soluciones para mejorar el rendimiento del stock de la empresa

en estudio que se pueden aportar como consecuencia del estudio realizado

en este proyecto son varias y tienen naturaleza doble. Fundamentalmente

las soluciones aportadas a este problema pueden tener un carácter de

gestión estratégica o pueden ser desarrollos a partir de técnicas de origen

matemático.

Las soluciones desde el punto de vista técnico tienen la ventaja de

que sólo dependen de la empresa que apueste por ellas. Por el contrario,

tienen la desventaja de que no se sabe, a priori, el rendimiento que van a

tener en términos de impacto o mejora sobre la gestión actual además de

ser necesario un esfuerzo notable de investigación e implementación.

Las soluciones de carácter estratégico de gestión presentan también

sus ventajas e inconvenientes. Como ventaja es que con una adecuada

acción estratégica, por ejemplo, se pueden reducir y conocer los plazos de

entrega, lo cual ayudaría enormemente a optimizar la gestión. El

inconveniente es que hay muchas barreras para poder llevar a cabo esas

acciones. Se explican en el epígrafe 3.2.2.

Los epígrafes que se presentan a continuación están organizados

según la naturaleza de las soluciones.




3.2.1.- Soluciones de carácter técnico.

Como se ha detallado varias veces en el documento, las

herramientas clásicas para abordar el problema no han dado buenos

resultados.

Varios especialistas en la materia consultados han comentado que

no existen modelos de gestión de inventarios para el sector de la moda que

logran unas ventajas claras en cuanto a mejora de dicha gestión. De

hecho, algunos de los catálogos de empresas como «I2», «Oracle» o

«Manugistics» aun siendo de carácter promocional, no aseguran unas

mejoras importantes en lo que se refiere a optimación del stock.

Como resultado del trabajo realizado en este proyecto y del análisis

de la gestión de CATCHALOT, el autor de este trabajo intuye que en el

caso de implantar los ERP`s de las compañías mencionadas en el párrafo

anterior en la empresa que se está estudiando, no aportarían unas ventajas

significativas, en lo que a gestión del stock se refiere, y que la mejoras

respecto al IFA tampoco lo serían.

Estos hechos disuaden en un principio de dedicar recursos en la

línea de investigación de soluciones de carácter técnico. La ventaja de sólo

depender de CATCHALOT para llevarlas a cabo y, en caso de tener éxito,

poder implementarse estas soluciones en el IFA, hacen que sigan siendo

interesantes para el empresario. Por esta razón, se incluyen en este

capítulo de conclusiones como líneas futuras de mejora.

En cualquier caso, estas serían líneas de investigación que

conllevarían mucho trabajo adicional y que, cada una de ellas podrían ser

origen de otros proyectos o incluso tesis doctorales. Desde luego, a ojos

del autor de este proyecto, se presentan como campos apasionantes para

futuras investigaciones.




3.2.1.1.- Redes neuronales.

Podría realizarse una investigación para estudiar la posibilidad de

aplicar redes neuronales artificiales (RNA) en la predicción de la serie

temporal de las ventas diarias. Estas predicciones se pudieran ser

combinadas con un sistema experto para asistir al empresario en la toma

de decisiones que puedan ser automatizables.

En lo que se refiere a RNA, en la bibliografía [ISGAL04], se ha

encontrado que han sido ampliamente utilizadas en los últimos años en el

marco de la predicción de series temporales. Esto es debido a las

características propias de las redes de neuronas. Como son:

- La capacidad de las redes de neuronas para aproximar y

capturar relaciones a partir de un conjunto de ejemplos, sin

necesidad de conocer información adicional sobre la

distribución de los datos.

- La capacidad de las redes de neuronas para construir relaciones

no lineales.

- La capacidad de las redes de neuronas para construir a partir de

información incompleta o información con ruido.

- Los modelos basados en redes de neuronas son fáciles de

construir y utilizar.

Las modelos de predicción de series temporales basados en RNA

supervisadas han sido muy utilizados. Estos modelos construidos a partir

de de redes de neuronas estáticas como el perceptron multicapa o las

redes de base radial son modelos relativamente sencillos de construir y

utilizar.

3.2.1.2.- Sistemas expertos.

Es un programa que imita el comportamiento de un experto

humano en la solución de un problema. Pueden almacenar conocimientos




de expertos para un campo determinado y solucionar un problema

mediante deducción lógica de conclusiones. Los sistemas expertos son

aquellos programas que se realizan haciendo explicito el conocimiento en

ellos, que tienen información específica de un dominio concreto y que

realizan una tarea relativa a este dominio.

El éxito de un sistema experto radica fundamentalmente en el

conocimiento sobre el dominio que trata y su capacidad de aprendizaje. El

conocimiento sobre el dominio proporciona al sistema experto mayor

información sobre el problema a tratar y su entorno, de forma que pueda

generar y adaptar soluciones de forma más precisa, al tener un

conocimiento más profundo sobre el tema, de forma similar a un experto

especializado.

El aprendizaje, inductivo o deductivo según corresponda,

proporcionará al sistema experto mayor autonomía a la hora de abordar

problemas totalmente desconocidos; pudiendo generar nuevo

conocimiento partiendo del extraído inicialmente del experto o expertos

humanos.

Son llamados expertos por que emulan el comportamiento de un

experto en un dominio concreto y en ocasiones son usados por ellos. Con

los sistemas expertos se busca una mejor calidad y rapidez en las

respuestas dando así lugar a una mejora de la productividad del experto.

En el caso de estudio pudieran llegar a determinarse las decisiones

que pudieran llegar a automatizarse mediante sistema experto (secuencias

de proceso) y los que son difícilmente estructurables o predecibles

(intervalos de decisión). Todo esto puede consultarse con más detalle en

[ANRIVA01]. Esto descargaría de trabajo al empresario o la persona

encargada de la toma de decisiones.

No se espera, a corto plazo, que de seguir esta línea de

investigación se llegara a resultados interesantes. Quizás podrían




automatizarse fácilmente procesos como los de asignación de tallas o

flujos logísticos internos.

3.2.1.3.- Minería de datos.

Otra de las líneas prometedoras como posibles soluciones, a la hora

de mejorar la gestión de las compras y el stock, sería la minería de datos.

La minería de datos o data dining, se encuentra dentro del conjunto de

técnicas KDD (knowledge discovery in databases). Se puede definir como

"extracción no trivial de información implícita, desconocida previamente,

y potencialmente útil desde los datos", y consiste en el conjunto de

técnicas avanzadas para la extracción de información escondida en

grandes bases de datos.

Últimamente, una de las herramientas que se utilizan con éxito en

data mining son las redes neuronales artificiales, mencionadas

anteriormente, que ayudan a encontrar patrones y clasificar o categorizar

datos.

La minería de datos encuentra su mejor utilización en empresas de

distribución, fabricantes de productos de gran consumo o de servicios. Su

objetivo es encontrar relaciones en sus bases de datos que no resultan

evidentes a simple vista. Ello les habilitará para diseñar estrategias o

realizar acciones comerciales o publicitarias sobre sus clientes con un

mayor índice de efectividad.

Se dice que los resultados que arroja la minería de datos, son en su

mayoría conocidos o despreciables pero que existe una pequeña porción

que se pueden considerar "perlas". Son éstas las que conducen a la

identificación de nichos de mercado para la compañía que se pueden

atender mediante acciones específicas.




3.2.2.- Soluciones de gestión estratégicas. 3.2.2.1.- Cooperativa de compras.

Una cooperativa es una asociación de personas, socios

cooperativistas, que se unen de forma voluntaria para satisfacer en común

sus necesidades y aspiraciones económicas, sociales y culturales mediante

una empresa que es de propiedad colectiva y de gestión democrática.

En una cooperativa de compras lo que se pretende es ganar poder

de negociación sobre proveedores mediante la suma del poder de compra

de socios individualmente.

En empresas de este tipo, la cooperativa de compras se presenta

como una solución bastante prometedora a los problemas más comunes

con los que se enfrentan. Las ventajas de una cooperativa de compras

pueden ser entre otras:

- Aumento del poder de negociación.

- Disminución de los precios de adquisición.

- Reducción de los tiempos de reaprovisionamiento.

- Disminución de las existencias de cada uno de los socios.

Lo que se produce es una sinergia al concentrar todas las compras

a través de la cooperativa.

Este tipo de organizaciones conllevan también sus inconvenientes

como puedan ser todos los costes derivados de su establecimiento y

operación o la pérdida de poder por parte de los empresarios en

determinados aspectos.

España lleva dos décadas suministrando calzado a las grandes

cooperativas alemanas de compra. Esta vía comienza, sin embargo, a

cerrarse poco a poco, sobre todo desde el momento en que se ha

equiparado en precios a sus socios europeos. El hecho es que en Alemania

han tenido éxito esas proposiciones, y llevan funcionando tiempo, pero en

España su éxito ha sido muy escaso.



El poco éxito de las iniciativas de este tipo es muy frecuente en

otros muchos sectores. En general, las razones que se presentan como

factores negativos a la hora de establecer estructuras de este tipo son el

nivel cultural y formativo del empresariado español, los celos

profesionales y que en muchas ocasiones el empresario prefiere ser “cabeza

de ratón antes que cola de león”.

Estas barreras que, en comparación con las técnicas, puedan

parecer, en un principio, más débiles, no lo son en absoluto. Unas de las

ideas que más ha aparecido en toda la documentación relativa al sector

moda y gestión de la cadena de suministro es el concepto de colaboración

entre los eslabones de la cadena y entre los competidores incluso si fuera

ventajoso para ellos. El empresario español, en general, es muy reacio a la

transmisión de información aunque, afortunadamente, estas tendencias

están cambiando.

Una estructura genérica de cooperativa de compra podría ser la

figura 3.1.

Figura 3.1.- Estructura de una cooperativa de compra para el sector minorista de calzado.





En la cadena que se establece con esta configuración, los flujos de

los que se hablo en el epígrafe 1.2.17 son claros.

Flujo de información.Necesariamente bidireccional en todos los eslabones.

De los socios a la cooperativa y viceversa, y de la cooperativa a los

fabricantes y viceversa.

Esta información, si todas las empresas poseen sistemas de

información y programas de gestión del tipo ERP, puede proporcionarse

en tiempo real. De hecho, en el sector minorista del calzado ahora mismo

hay unas quince cadenas de zapaterías con una media de ocho

establecimientos que funcionan con el IFA.

Desde el punto de vista tecnológico no es complicado coordinar

todos estos sistemas para enviar la información relativa a ventas y que sea

recibida por el fabricante en tiempo real. Sus procesos productivos podrán

mejorar sus tiempos de entrega y costes de esta manera. Esto requiere que

el fabricante esté preparado para funcionar con este sistema.

De esta manera los plazos de entrega aparte de reducirse en gran

medida serían conocidos en todo momento, lo cual facilitaría la

implementación de políticas de gestión de inventario que mejorasen en

gran medida el rendimiento de los activos de los socios de la cooperativa o

permitirles bajar sus precios para hacer frente a la competencia.

Todas estas empresas que funcionan con el IFA, con alrededor de

120 establecimientos de venta, además pueden ejercer un poder de compra

elevado. Esto claramente les ofrece una ventaja competitiva clara frente a

los grandes grupos de moda que operan en España, ya sea a nivel

detallista o los grupos que acaparan toda la cadena de valor.

Los fabricantes deben ser, en principio, favorables a este tipo de

organizaciones puesto que los grupos que acaparan toda la cadena de

valor están ganando peso frente a la cadena de suministro formada por

ellos y los minoristas. Si los minoristas ofrecen un servicio mejor, ya sea




por precio o calidad, venderán más, y esto se traduce, inmediatamente

aguas arriba, en mayor actividad para los fabricantes.

Cierto es que estos grupos que controlan toda la cadena de valor no

están muy especializados en calzado, por ahora, y que desde el punto de

vista de un fabricante, que sus clientes se concentren es algo negativo.

Estos dos hechos pueden dar lugar a que algunos fabricantes vean con

recelo, en principio, a organizaciones de este tipo.

De todas formas si el flujo de información no es todo lo fluido que

se espera entre cooperativa y fabricante, éste último, en cualquier caso,

deberá ceder ante el poder de compra que la cooperativa de compra ejerce

per se.

La mejor manera de reducir stocks y mejorar el servicio ofrecido al

cliente es mediante colaboración entre cliente proveedor. Todas las

técnicas de producción ajustada tienen este factor como uno de los

soportes de dichos sistemas.

Flujo monetario. Este flujo va en sentido socio a fabricante. Mediante el

poder de compra de la cooperativa se pueden conseguir plazos de pagos

más amplios, o por el contrario, descuentos por pronto pago más

sustanciosos.

Los precios de adquisición bajarían, y lo deben de hacer de manera

proporcional al volumen de compra, así como descuentos o financiaciones.

Este aspecto debe ser gestionado de una manera eficaz y transparente para

la buena salud de la cooperativa. En ese sentido la contabilidad y la

administración de los socios a nivel individual serían más complejas, lo

cual se vería ampliamente compensado por todas las ventajas citadas

anteriormente.

Flujo de físico de productos o servicios. Este aspecto se puede ver

mejorado con una estructura de este tipo. Lo cierto es que, por otro lado,




disponer de un centro logístico central para todos los socios necesitaría

una coordinación especial y una asignación de recursos. Lo cierto es que

bien diseñado, un centro de estas características puede mover una gran

cantidad de mercancía incurriendo en unos costes relativamente bajos.

Podría darse el caso de que no fuera necesario dicho centro logístico

y que los productos fueran directamente a través de los mismos canales de

distribución actuales hacia sus destinos.

Pero no sólo tienen porque ser un flujo de productos, podría serlo

de servicio postventa en el caso de calzados de gama alta o catálogos

específicas de fabricantes sobre los que el cliente esté interesado…

Como puede comprobarse, una cooperativa de compras se presenta

como solución más factible de cara a mejorar el servicio al cliente

obteniendo un mayor rendimiento por ello.

Sólo cabe decir, a modo de conclusión, que muchas veces las

barreras personales pueden llegar a ser más fuertes que las técnicas y que,

algo que en principio beneficia a todos no tiene la aceptación que debiera

si se mira con ojos razonables. Otros países son más proclives a realizar

cambios en sus organizaciones. En España todavía estamos lejos, aunque

cada vez más cerca, de cambiar estas actitudes.

3.2.2.2.- Integración vertical hacia atrás.

Esta ha sido una solución comentada con el empresario que ya

había sido madurada y desechada por él anteriormente. Este proceso es el

que hicieran en su día los grupos «Inditex», «Cortefiel» y «Mango».

Mediante un proceso de integración vertical hacia atrás, la

compañía crea subsidiarias que producen algunos de los materiales

utilizados en la fabricación de sus productos o produciendo directamente

los artículos que van a venderse en la compañía.




Por ejemplo, una compañía automovilística puede poseer una

empresa de neumáticos, una de vidrio y una de metal. El control de estas

subsidiarias se justifica para crear un suministro estable de materiales y

asegurar una calidad constante en el producto final.

En el caso de estudio, un proceso de integración vertical hacia atrás

implicaría que CATCHALOT comenzase a fabricar calzado. Esto supone

un modelo de negocio completamente distinto, con unas economías de

escala moderadamente altas.

El problema de ser un modelo de negocio nuevo es que se necesita

conocer el sector para introducirse con cierta seguridad. El sector de

fabricación del calzado está bastante maduro y posee una curva de

experiencia en un punto avanzado, lo cual dificulta doblemente la entrada

en el mercado.

A esta dificultad hay que añadir los procesos de deslocalización

hacia países de mano de obra más barata que se están viviendo en las

empresas manufactureras en general. Este sector no es una excepción a

este fenómeno debido a que los costes de mando de obra en los países

industrializados son muy superiores a los de otros países.

La competencia imperante en el mercado fuerza a tomar decisiones

de este tipo. Así, la industria del calzado levantina, tan poderosa años

atrás, esta perdiendo fuerza en lo que a mano de obra española

contratada se refiere.

Respecto a las economías de escala en el sector de la fabricación del

calzado hay que decir que son razonablemente altas como para disuadir a

una mediana empresa de entrar en ese negocio. Los costes de

establecimiento de una planta de fabricación de calzado son altos y estos

crecen a medida que se quieren producir distintos tipos de calzado pues la

inversión en maquinaria es muy elevada.




Por estas razones esta es una solución que debe desecharse. Los

procesos de integración vertical hacia atrás llevados a cabo por los grupos

anteriormente mencionados han sido un éxito desde todos los puntos de

vista. Hay que decir que cuando esos procesos se produjeron las

facturaciones de estos grupos eran bastante más elevadas de la de

CATCHALOT actualmente, lo cual les permitió superar esa barrera de

entrada causada por las economías de escala.

Hay un refrán que circula en el sector minorista de calzado de

origen judío que dice: “calzado comprarás y vendarás, pero nunca fabricaras”.

En el caso de CATCHALOT, se debe dar un gran crecimiento en

facturación antes de que sea factible, financiera y estratégicamente,

acometer operaciones de integración vertical hacia atrás.




BIBLIOGRAFÍA

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GLOSARIO DE ANGLICISMOS Bottom-up ………………………………………………………………………47

Bullwhip effect ………………………………. …………………………….….34

Business partner ……………………………………………………………..….79

Cluster analysis ……………………………………………………………..…..99

Cross docking ……………………………………………………………..…….71

Data Mining ……………………………………………………………….….171

Enterprise Resource Planning ………………………………………..……..65,88

Input …………………………………………………………………..……….112

Inventory …………………………………………………………………..........4

Just in time ……………………………………………………............... 7, 9, 34

Knowledge Discovery in Databases ………………………………………….. 171

Marketing-mix…………………………………………………………………...43

Outlet ………………………………………………………………………77,112

Packing………………………………………………………………………….106

Picking …………………………………………………………………….51, 106

Postponement ……………………………………………………….…………..70

Retailers …………………………………………………………….….. 75, 76, 77

Retailing ………………………………………………………….……..43, 44, 76

Retailing-mix ………………………………………………………….………..59

Software ……………………………………………………………………… 116

Supply chain management …………………………………………………… 78

Ttime to market …………………………………………………………76, 78, 79

Top-down ……………………………………………………………………….47

Vending ………………………………………………………………………... 44




ÍNDICE DE TABLAS Y FIGURAS

CAPÍTULO PRIMERO.

Tabla 1.1.- Factores que influyen en la gestión de inventario …………..……………20 Figura 1.1.- Figura ilustrativa sobre la ruptura de stock …….………….……….….29 Figura 1.2.- Modelo determinista elemental ………………………….………….…..38 Figura 1.3.- Coste total de la gestión en función de n ……………………………… 40 Figura 1.4.- Relación ventas/servicio ofrecido ……………………………….............55 Figura 1.5.- Relación costes/servicio ofrecido ………………………………………. 55

CAPÍTULO SEGUNDO.

Figura 2.1.- Pantalla inicial del programa ……………………………………….…..89 Figura 2.2- Selección de grupos de tiendas …………………………………….……. 90 Figura 2.3- Estado de los pedidos a fábrica …………………………………………. 91 Figura 2.4.- Recepción y envío de datos …………………………………………….. 91 Figura 2.5.- Envíos y recepciones ……………………………………………… ……92 Figura 2.6.- Generador de informes …………………………………………… …….93 Figura 2.7.- Control de los artículos ………………………………………………….94 Figura 2.8.- Parámetros que muestra la aplicación para el estudio del artículo ……..95 Figura 2.9.- Variación de stock de un artículo considerado …………………………95 Figura 2.10.- Evolución de las ventas de un artículo considerado …………………...96 Figura 2.11.- Procedimiento de compra actual ……………………………………….96 Tabla 2.1.- Ejemplo: situación de partida …………………………………………...109 Tabla 2.2.- Ejemplo: Situación de rotura ……………………………………………110 Tabla 2.3.- Evolución de las ventas y el stock ……………………………………….111 Figura 2.12.- Ventas diarias del zapato de continuidad ……………………………116 Figura 2.13.- Cuadro de diálogo para la selección de opciones de estudio de la serie 117 Figura 2.14.- Salida “modelo elegido” del programa STATGRAPHICS …………..117 Figura 2.15.- Comparación entre los distintos modelos …………………………….122 Figura 2.16.- Resultados obtenidos con el modelo seleccionado …………………… 123 Figura 2.17.- Intervalo de confianza la 90% para la venta media diaria …………...123 Figura 2.18.- Test de aleatoriedad de los residuos …………………………………..124 Figura 2.19.- Resultados obtenidos para la variación de stock ……………………...125 Figura 2.20.- Resultados con el stock acumulado a principios de temporada ……...126 Figura 2.21.- Resultados obtenidos para la venta diaria del zapato de temporada ….127 Figura 2.22.- Pantalla inicial del P.O.S. Shoe Pro Sales Forecaster ………………..129 Figura 2.23.- Resumen de los zapatos con mayores ventas …………………………130 Figura 2.24.- Proyección de las ventas hasta final de temporada ……………………131 Figura 2.25.- Situación genérica a modo de ejemplo ………………………………..133 Tabla 2.4.- Simulación del método en EXCEL ……………………………………...138 Figura 2.26.-.Errores usando media y varianza hasta t …………………………….139 Figura 2.27.- Errores usando media móvil de 28 términos y varianza hasta t ……...139




Figura 2.28.- Errores usando media y varianza móvil de 28 términos …………….140 Figura 2.29.- Errores usando media móvil de 14 términos y varianza hasta t ……..140 Figura 2.30.- Errores usando media y varianza móvil de 14 términos …………….141 Tabla 2.5.- Comparación entre los métodos con centil del 90% ……………...…….142 Tabla 2.6.- Comparación entre los métodos con centil del 95% …………………….143 Figura 2.31.- Comparación de los dos centiles ……………………………………...143 Tabla 2.7.- Errores obtenidos con el centil del 90% …………………..……...…….144 Tabla 2.8.- Errores obtenidos con el centil del 95% …………………………. .…….145 Figura 2.32.- Comparación dos centiles zapato de temporada ………………………145 Tabla 2.9.- Como la media móvil captura las variaciones en las ventas …………….147 Tabla 2.10.- Resultados obtenidos con la función if …………………………...……148 Figura 2.33.- Comparación del error utilizando las funciones if …………………...148 Figura 2.34.- Ventas diarias del zapato de continuidad …………………………….151 Figura 2.35.- Grupos de demanda uniforme ……………………………………….151 Figura 2.36.- Estimación coeficientes a partir de los intervalos de demanda

homogénea ……………………………………….………………… 152 Tabla 2.11.-Coeficientes obtenidos …………………………………………………..153 Figura 2.37.- Causa del error en la predicción de t* …………………………….…..153 Figura2.38.- Errores usando media y varianza hasta t …………………………….154 Figura 2.39.- Estimación de los días a rotura con coeficientes sin ponderar ……….155 Figura 2.40.- Estimación de los días rotura con coeficientes ponderados …………..156 Figura 2.41.-Evolución del error con coeficientes ponderados en zapato de

continuidad ………………………………………………………. 158 Figura 2.42.- Evolución del error la segunda temporada en zapato de continuidad con coeficientes ponderados ………………………………………………………….…..159 Figura 2.43Evolución del error la primera temporada en zapato de temporada ……159 Figura 2.44.- Evolución del error la segunda temporada en zapato de continuidad con coeficientes ponderados ……………………………………………………………...160 Tabla 2.12.- Comparación de los métodos en todos los casos ………………………..161 Figura 2.45.- Procedimiento de compra con el indicador días hasta la rotura ……...161 CAPÍTULO TERCERO.

Figura 3.1.- Estructura de una cooperativa de compra para el sector minorista de calzado ………………………………………………………………………………173

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