01 Abastecimiento
Stock mínimo, stock de seguridad y punto de reorden
Estos términos suelen mezclarse en planillas, aunque intervienen en momentos distintos. El stock cíclico cubre la demanda esperada entre reposiciones. El stock de seguridad protege contra la parte incierta. El punto de reorden observa la posición de inventario y dispara una decisión. “Stock mínimo” puede significar buffer, nivel visual o piso contractual; si se usa, debe definirse localmente.
| Concepto | Propósito | Unidad | Momento de uso |
|---|---|---|---|
| Stock cíclico | Cubrir consumo esperado entre llegadas | Unidades o valor | Durante el ciclo normal |
| Stock de seguridad | Absorber variación no esperada | Unidades | Cuando demanda o plazo superan lo previsto |
| Punto de reorden | Activar reposición | Posición de inventario | Cuando la posición cae al umbral |
| Cantidad de pedido | Definir cuánto reponer | Unidades por orden | Después de activar la decisión |
| Stock máximo | Limitar exposición o capacidad | Unidades o cobertura | Al revisar cantidad y espacio |
El marco docente de MIT presenta la relación base: demanda esperada durante el plazo más stock de seguridad. Es una base para revisión continua, no una fórmula universal. Revisión periódica, ventas perdidas, backorders, demanda intermitente y correlación cambian el modelo.[1]
02 Abastecimiento
Datos necesarios antes de calcular
Una fórmula precisa sobre datos sesgados produce una cifra falsa de precisión. La unidad temporal debe coincidir: demanda diaria con lead time en días, o semanal con semanas. Usa demanda neta del fenómeno que quieres cubrir y plazos desde la decisión hasta la disponibilidad real, incluyendo aprobación, proveedor, transporte, recepción y liberación de calidad.
- Demanda por período.
Ventas, consumo o pedidos por día o semana, con devoluciones y cancelaciones tratadas de forma consistente.
- Demanda censurada.
Si no había stock, ventas observadas subestiman demanda. Registra sesiones, pedidos perdidos, sustitución o días agotados para no aprender de un cero artificial.
- Lead time completo.
Mide desde que corresponde actuar hasta que la unidad queda disponible; separa promedio, variación, temporada, proveedor y modo de transporte.
- Promociones y cambios.
Campañas, precio, nuevos canales, surtido y productos al final de vida rompen comparabilidad. Etiqueta períodos y no mezcles sin ajuste.
- Costo y servicio.
Estima costo de capital, espacio, merma, obsolescencia, urgencia, margen perdido y efecto en el pedido; la prioridad cambia por SKU.
La desviación estándar resume dispersión bajo ciertas condiciones, pero no identifica tendencia, múltiples regímenes ni colas extremas. Grafica la demanda y el plazo, revisa percentiles y busca relación entre ambos. Un proveedor puede atrasarse precisamente durante una campaña de alta demanda; asumir independencia en ese caso subestima el riesgo.
03 Abastecimiento
Fórmula base con lead time constante
Cuando la demanda de cada período es aproximadamente independiente, su distribución es razonablemente estable y el lead time es constante, la desviación de la demanda acumulada durante L períodos crece con la raíz de L. Si además se usa una aproximación normal, un factor z traduce un nivel de servicio de ciclo a unidades de buffer.
- z.
Es un cuantil, no un porcentaje de stock. Aproximadamente 1,28, 1,65 y 2,05 corresponden a 90%, 95% y 98% de servicio de ciclo bajo normalidad.
- σd.
Mide error o demanda según la política. Excluye períodos no comparables y documenta si corrige días sin stock.
- L.
Debe ser constante en este método y expresarse en la unidad de σd. Cinco días no se multiplican por una desviación semanal.
- Servicio de ciclo.
Es la probabilidad de no agotar durante un ciclo, no la proporción de unidades atendidas. Fill rate necesita otra relación.
La aproximación se debilita con demanda intermitente, muchos ceros, pedidos muy grandes, tendencia o correlación temporal. No la “arregles” agregando días arbitrarios. Segmenta, prueba un método para demanda intermitente o simula demanda durante el plazo usando historia comparable.
04 Abastecimiento
Fórmula cuando demanda y lead time varían
Cuando plazo y demanda cambian, interesa la distribución conjunta de demanda acumulada hasta que llega la reposición. Bajo independencia y aproximación normal puede combinarse la varianza de ambos. Es una simplificación: si los plazos largos coinciden con alta demanda, la correlación debe incorporarse o la historia debe simularse como pares reales.[2]
Eppen y Martin estudiaron demanda y lead time estocásticos y mostraron por qué procedimientos simplificados pueden desviarse del servicio deseado. Su trabajo no autoriza sumar promedios o desviaciones sin comprobar la distribución conjunta. Cuando hay correlación, colas largas o políticas complejas, una simulación con datos emparejados es más transparente.[2]
- 01Construye pares históricos.
Para cada orden registra fecha, plazo real y demanda ocurrida mientras estuvo abierta.
- 02Reproduce muchos ciclos.
Muestrea pares o escenarios coherentes, aplica la política y registra quiebres, fill rate e inventario.
- 03Compara percentiles.
El buffer empírico puede aproximarse como un cuantil de demanda durante el plazo menos su media esperada.
- 04Valida fuera de muestra.
Prueba la política en períodos posteriores y revisa cambios estructurales antes de automatizar.
05 Abastecimiento
Cómo calcular el punto de reorden
Si la demanda media es 40 unidades diarias y el plazo constante es cinco días, se esperan 200 unidades durante el plazo. Con un stock de seguridad de 45, el ROP es 245. Cuando disponible más órdenes abiertas menos compromisos cae a 245 o menos, se activa la revisión o compra.
El punto indica cuándo, no cuánto. La cantidad puede venir de cobertura, lote económico, mínimos, capacidad, calendario o MRP. Pedir siempre hasta un máximo fijo es otra política y debe modelarse por separado. También define si el sistema revisa continuamente cada movimiento o una vez por semana: la revisión periódica necesita cubrir el tiempo hasta la próxima revisión además del lead time.
| Error | Consecuencia | Corrección |
|---|---|---|
| Ignorar órdenes abiertas | Compra duplicada | Usar posición de inventario |
| Mezclar días y semanas | Umbral sobredimensionado o insuficiente | Unificar unidad temporal |
| Redondear antes de calcular | Buffer inflado | Redondear al final y registrar múltiplo |
| Revisar semanal con fórmula continua | Días sin cobertura | Agregar período de revisión |
| Usar ventas durante quiebre | Demanda subestimada | Corregir censura y registrar agotados |
06 Abastecimiento
Ejemplo completo con demanda y lead time variables
| Método | Cálculo | Stock de seguridad | ROP |
|---|---|---|---|
| Plazo fijo de 5 días | 1,65 × 12 × √5 | 44,3 → 45 | 200 + 45 = 245 |
| Demanda y plazo variables | σDL = √(5×12² + 40²×1,2²) = 55 | 1,65 × 55 = 90,8 → 91 | 200 + 91 = 291 |
| Variable, servicio 90% | 1,28 × 55 | 70,4 → 71 | 271 |
| Variable, servicio 98% | 2,05 × 55 | 112,7 → 113 | 313 |
La segunda fórmula supone independencia. El aumento de 45 a 91 unidades no es “más preciso” si datos, distribución o correlación no cumplen los supuestos.
El plazo variable aporta más varianza que la demanda en este caso. Esa lectura orienta la acción: mejorar confiabilidad del proveedor podría reducir buffer sin bajar servicio. Antes de cambiar, simula qué ocurre si el atraso se concentra en campañas, si existen mínimos de 120 unidades o si las ventas observadas estuvieron censuradas por quiebres.
Calculadora de tres métodos
La descarga compara plazo fijo, aproximación independiente con plazo variable y un método empírico basado en percentiles o simulación. Incluye sensibilidad de servicio y campos para costo.
Demanda variable y lead time constante con supuestos normales explícitos.
Demanda y lead time variables bajo independencia aproximada.
Percentil empírico de demanda durante plazos reales, útil para contrastar fórmulas.
Compara buffer, ROP, costo y servicio para varios cuantiles.
07 Abastecimiento
Cómo reducir quiebres sin sobreinventariar
Más stock cubre algunas causas, no todas. Un estudio histórico de retail físico FMCG encontró quiebres asociados a pedido, pronóstico y ejecución de góndola. Sus tasas de 2002/2003 no describen el eCommerce chileno actual, pero la distinción sigue siendo útil: inventario aguas arriba no corrige una reserva mal liberada, una recepción sin registrar o una unidad guardada en la ubicación equivocada.[4]
- 01Corrige exactitud y censura.
Haz visibles diferencias físicas, días agotados, sustituciones y pedidos perdidos antes de recalcular.
- 02Reduce variabilidad de plazo.
Comparte pronóstico, acuerda ventanas, mide promesa versus recepción y desarrolla una alternativa para componentes críticos.
- 03Aumenta frecuencia, no necesariamente volumen.
Entregas menores y más frecuentes pueden bajar stock cíclico y exposición, si transporte y mínimos lo permiten.
- 04Segmenta servicio.
Productos tractores, sustituibles, intermitentes, perecibles y de fin de vida no merecen el mismo objetivo.
- 05Diseña sustitución y promesa.
Una alternativa aceptada, fecha honesta o pedido dividido puede proteger experiencia sin esconder el quiebre.
- 06Revisa excepciones.
Separa quiebre causado por demanda, proveedor, dato, ejecución y política; asigna una acción distinta.
La respuesta del cliente a un quiebre depende del producto y de la complejidad de elegir otra opción. Fitzsimons lo estudió en cuatro experimentos de laboratorio: no estima ventas perdidas ni churn real de una tienda. Mide tu propia sustitución, abandono, atraso aceptado y efecto en el pedido completo.[5]
08 Abastecimiento
Automatización y revisión humana
Un sistema puede actualizar demanda, plazos, dispersión, posición de inventario y umbrales; emitir alertas; proponer cantidades; y registrar por qué una persona cambió la recomendación. No debería convertir cada anomalía en una compra automática. Promociones, cambios de surtido, negociación, calidad, fin de vida y proveedores en crisis requieren contexto.
| Actividad | Automatización útil | Revisión humana |
|---|---|---|
| Datos | Conciliar ventas, stock, órdenes y plazos | Resolver diferencias y cambios estructurales |
| Cálculo | Recalcular por política y versión | Aprobar supuestos, servicio y segmentación |
| Alerta | Priorizar cruces de ROP y riesgo | Decidir compra, traslado, sustitución o espera |
| Override | Guardar valor anterior, nuevo y motivo | Responder por campañas y acuerdos |
| Evaluación | Comparar servicio y costo realizados | Cambiar política o aceptar el trade-off |
09 Decisión práctica
Elige el método más simple que tus datos puedan sostener
Si el lead time es estable y la demanda continua, parte con la fórmula base y valida. Si ambos varían, usa una aproximación solo después de revisar independencia; con colas, correlación o demanda intermitente, simula ciclos reales. Segmenta nivel de servicio por costo de faltar y sobrar, y conserva revisión humana para promociones, proveedores y fin de vida.
- Corrige unidades, censura por quiebre y definición de lead time.
- Versiona método, ventana, servicio, redondeo y frecuencia de revisión.
- Compara servicio realizado, inventario, urgencias y overrides.
- Reduce buffer solo después de reducir la variabilidad que lo justificaba.
10 Preguntas frecuentes
Dudas que conviene resolver.
¿Stock de seguridad y punto de reorden son lo mismo?
No. El stock de seguridad es el buffer para incertidumbre. El punto de reorden suma demanda esperada durante el plazo y ese buffer, y activa la reposición cuando la posición de inventario cruza el umbral. La cantidad a pedir se decide con otra política.
¿Qué nivel de servicio debería usar?
No existe uno universal. Estima costo de faltar, sustitución, margen, criticidad, plazo, obsolescencia y costo de mantener. Define por segmento y comprueba servicio realizado. Un z más alto aumenta buffer; no garantiza fill rate ni corrige datos o ejecución defectuosos.
¿Qué hago si la demanda es intermitente?
No fuerces una aproximación normal con muchos ceros y pedidos grandes. Segmenta el SKU, modela tamaño e intervalo o simula demanda durante lead times reales. Compara la política con alternativas como compra bajo pedido, sustitución o revisión periódica, y valida fuera de muestra.
¿Puedo automatizar la orden cuando se cruza el ROP?
Puedes automatizar la propuesta y, para casos estables y reversibles, la emisión bajo límites. Mantén aprobación cuando hay promoción, cambio de producto, orden grande, proveedor atrasado o dato anómalo. El sistema debe mostrar órdenes abiertas y evitar compras duplicadas.
11 Fuentes y límites
De dónde sale esta guía.
Priorizamos investigación original, estándares y documentación oficial. Cada fuente conserva su contexto: una observación histórica o extranjera no se convierte en benchmark para Chile.
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01
Applying EOQ and Newsvendor Models
Fine · MIT OpenCourseWare · Presenta ROP y nivel de servicio en modelos docentes. Las fórmulas cambian con revisión periódica, demanda intermitente, backorders o ventas perdidas.
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02
Determining Safety Stock in the Presence of Stochastic Lead Time and Demand
Eppen y Martin · Management Science, 1988 · Modela conjuntamente demanda y plazo. No autoriza sumar promedios o desviaciones sin revisar supuestos y distribución conjunta.
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03
Safety Stock in a Forecast-based Order-up-to Policy
Prak, Teunter y Syntetos · European Journal of Operational Research, 2017 · Estudia correlación de errores. Sus diferencias de hasta 30% y 10 puntos son extremos experimentales, no benchmark general.
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04
Desperately Seeking Shelf Availability
Corsten y Gruen · International Journal of Retail & Distribution Management, 2003 · Analiza causas de quiebre en retail físico FMCG de 2002/2003. Sus tasas históricas no representan el eCommerce chileno actual.
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05
Consumer Response to Stockouts
Fitzsimons · Journal of Consumer Research, 2000 · Estudia respuestas en cuatro experimentos de laboratorio. No estima ventas perdidas ni churn de una tienda real.