¿Qué es el VMI (Vendor Management System)?
La metodología VMI de gestión de inventarios del vendedor se presenta cuando se genera un acuerdo entre un proveedor o fabricante, y un vendedor minorista o distribuidor, en el que se pacta que el primero (fabricante) tomará el control de la gestión de los inventarios del segundo (vendedor minorista). Bajo el esquema VMI el fabricante toma las decisiones en cuanto al tiempo y cantidad de entregas de material al vendedor.
Los programas VMI utilizan información compartida entre los dos partners con el fin de ajustar los inventarios a las demandas de los clientes, basados en las políticas de inventarios que se concierte entre ambos. En un típico sistema VMI el vendedor constantemente está informando al fabricante el nivel de inventarios, con lo que el fabricante de manera autónoma decide cuando y cuanto enviar de material a cada vendedor (Fry et al., 2001). Estos sistemas de intercambio de datos para desarrollar las metodologías VMI se basan en sistemas de información robustos que muchas veces utilizan tecnologías como el RFID (Radio Frequency Identification) como se describirá posteriormente.
Ventajas del Modelo (VMI)
Al comparar el modelo VMI con el método tradicional para el manejo de inventario donde el distribuidor toma las decisiones, según lo menciona Mishra & Raghunathan (2004) se presentan varias ventajas, por lo que los distribuidores deberían estar interesados en adoptar las metodologías VMI para sus negocios.
Debido a que en los modelos VMI se acuerdan las políticas y capacidades de inventario del distribuidor, este modelo reduce y optimiza el costo de mantenimiento de inventarios y reduce los costos generados por perdida de ventas cuando el elemento no se encuentra disponible.
Mejora el nivel de inventario: Debido a que los productos los tienen dentro del centro de producción pero administrado por el proveedor ayuda a tener inventarios reducidos.
Mejora del Nivel de Servicio: Debido a la información entre cliente y proveedor se puede surtir mejor el inventario por lo tanto atender mejor al cliente.
Reduce el Error del Pronóstico: Debido a que la información se transmite de manera directa, los pedidos se surten cuando se requieren y los errores del pronóstico se reducen.
Crear sinergias a largo plazo: Debido al intercambio de información que va de la mano de la alta inversión, los acuerdos a largo plazos con contratos son la mejora opción ya que mejora en el intercambio de la información.
Modelos del VMI
Pan-Pro (2004) establece que la implementación de VMI en el mundo se lleva a cabo dentro de tres categorías: colaboración, transferencia por mandato (costo) y totalmente automatizado.
1.Modelo Colaborativo:
Un modelo colaborativo consiste en compartir información y desarrollar planes de producción conjunta para las empresas que implementan el VMI. Según Pan-Pro (2004). Este esquema funciona de tal forma que el “comprador” colabora con el “proveedor” en los planes de demanda/consumo de cada referencia almacenada (SKU Stock-Keeping Unit), con lo cual se establece un pronóstico conjunto de la demanda, que será utilizado por ambas partes en el desarrollo de los planes de reabastecimiento. En la figura 1 se esquematiza este modelo colaborativo.
2. Modelado de transferencia por mandato (Costo)
El modelo de transferencia por mandato, tal como lo expresa Pan-Pro (2004), es un proceso simple, en donde el objetivo principal del comprador (cliente) es transferir la actividad y los costos del gestión del inventario al proveedor (Vendedor). La ejecución de este modelo es simple y en algunos casos requiere el
mínimo o ningún esfuerzo de integración de las partes involucradas. El proceso puede ser tan básico como el solo hecho de que el proveedor envíe una persona al lugar del cliente para que éste realice el conteo del inventario y realice los pedidos de reabastecimiento.
Una de las características más atractivas del modelo para el cliente es que, en ningún momento, se preocupa por el trabajo requerido, ni por la responsabilidad de la administración del inventario (Pan-Pro, 2004). La figura 2 esquematiza este modelo.
3. Modelo Totalmente Automatizado:
El modelo totalmente automatizado combina los elementos positivos de cada uno de los modelos anteriores, incluyendo el objetivo principal de la reducción de los costos totales para la cadena de suministro. Está compuesto por cuatro etapas: colaboración, planificación, ejecución y evaluación (Pan- Pro, 2004). La figura 3 muestra estas cuatro etapas.
El modelo se inicia con el proceso macro de colaboración entre las partes, en el cual se establecen los objetivos y las restricciones de la aplicación de VMI. En nivel micro, se usa una herramienta informática (software) encargada de ejecutar la estrategia de reabastecimiento, para alcanzar los objetivos propuestos al menor costo y con el mejor servicio al cliente posible (Pan-Pro, 2004).
La ejecución hace referencia a la puesta en marcha de la acción de reabastecimiento, a partir de la información de la demanda entregada por el comprador. Esta etapa, que es de orden operativo, se debe realizar diariamente para asegurar el correcto funcionamiento del VMI. Finalmente, es necesario llevar a cabo un proceso de evaluación, en el cual se debe analizar el desempeño de la herramienta VMI, para observar la calidad de las operaciones de reabastecimiento, el estado de los objetivos propuestos, las actividades de planificación y la realimentación del modelo (Pan-Pro, 2004).
Metodo de Analisis
Se analizaron los costos operativos totales promedio de mantener inventario en la operación de reabastecimiento, utilizando VMI, mediante el estudio del costo promedio individual de realizar dicho ejercicio de tres formas diferentes.
- Por medio de la implementación del modelo de “action-reward learning” presentado por Kwak et al. (2009).
- Elaborando los planes de reabastecimiento basados en el modelo del problema del joven vendedor de periódicos (Newsvendor problem) (Silver, Pyke y Peterson, 1998; Bowersox, Closs y Cooper, 2002; Frazelle y Sojo, 2007; Goldsby y Martichenko, 2005).
- Mediante la forma actual de realizar el proceso de reabastecimiento en la empresa. En los apartados posteriores se hace una descripción de estos modelos.
1. Action-Reward Learning
El modelo“action-reward learning”, propuesto por Kwak et al. (2009), se fundamenta en determinar las cantidades de reabastecimiento (reposición de
inventario), mediante un análisis de un factor de compensación, el cual determina el costo mínimo asociado a tomar una decisión de reabastecimiento, basado en la cantidad de ajuste de la orden de reabastecimiento que minimiza los costos de mantener inventario o perder ingresos por no satisfacer la totalidad de la demanda, teniendo como punto de comparación el efecto de emplear el factor de compensación para los datos del periodo previo. El algoritmo del modelo puede ser resumido de la forma indicada en la tabla 1, donde la notación de las variables y factores del modelo se consignan.
El nivel de inventario del minorista It en el comienzo del periodo de reposición t se calcula por la ecuación 1.
El costo de mantener el inventario de cada SKU es h y ocurre cuando It es positivo. El costo por escasez de cada SKU es s y ocurre cuando It es negativo.
La cantidad de reposición Qt, en el comienzo del periodo t, consiste en una proyección media de la demanda y una adición (o sustracción) producida
por el factor de compensación (CF), luego:
Donde ρi es el valor elegido de CF en el periodo t de reposición; puede ser negativo o positivo.
es la desviación estándar estimada de la demanda de los clientes, calculada como.
≈1,25 x MADt. Representa MADt la desviación media absoluta de las previsiones de error; se calcula como:
MADt= (1-γ)MADt-1+ γ|Dt-1– t-1|.
El costo de inventario que se produce al comienzo del periodo t por ρi se calcula como:
El costo Ct(ρi) se promedia con los valores anteriores y se denota como Ct(ρi). El costo promedio de inventario para un valor de CF ρi se halla usando el método exponencial de la media ponderada definido en la ecuación 4.
es un parámetro de suavizamiento adaptable. Cuando la demanda de los clientes cambia abruptamente, debe tomar un valor alto, de tal forma que los datos recientes de la demanda tengan mayor peso en la ecuación del costo total promedio (ecuación 4). Cuando la demanda se comporta de forma estable, debe tomar valores pequeños. El parámetro se calcula con la ecuación 5.
Según Kwak et al. (2009), el rango del valor de CF puede ser considerado como un parámetro necesario para “action-reward learning”. Los mismos autores sugieren usar valores de CF entre 2 y -4, lo cual cubre casi cualquier demanda, ya que se asegura que el modelo toma la demanda media del consumidor, más de tres veces de la desviación estándar por encima y por debajo de dicha media.
El mejor valor de CF (ρ*) se debe seleccionar con el valor de ρ* que minimice los costos. La forma de realizar la selección de dicho parámetro se explica en el trabajo original de Kwak et al. (2009).
2. Newsvendor problem
De acuerdo con Ghiani et al. (2004), en el problema del joven vendedor de periódico (Newsvendor problem) “una decisión de reabastecimiento debe ser hecha al inicio de cada periodo para una referencia individual, en la cual la demanda no es conocida con anterioridad”. En este modelo, el objetivo principal es maximizar las ganancias operativas, para lo cual se determina la cantidad de reabastecimiento, sabiendo que se conoce la ganancia marginal de vender un producto que está en inventario (denotada por la letra “h”), así como la pérdida marginal por cada unidad no vendida (denotada por la letra s).
Para determinar la cantidad que debe pedir el comprador, de forma que se minimicen los costos, es necesario calcular la probabilidad de que la demanda (d) no exceda la cantidad ordenada, lo cual se cumple con la ecuación 6. Posteriormente, mediante la ecuación 8 es posible hallar la cantidad de abastecimiento (Ghiani, Laporte y Musmano, 2004).
Luego, la cantidad de producto para pedir en cada periodo de reabastecimiento es denotada por la ecuación 8, donde It es el inventario del producto de reabastecimiento que tiene el comprador, en el instante de realizar el pedido (Kwak et al., 2009).
5. Resultados.
Los dos métodos descritos para realizar los pedidos de reabastecimiento, siguiendo la política de VMI, fueron aplicados en una empresa manufacturera de productos alimenticios, entre la planta de producción y el centro de distribución, con el objeto de minimizar los costos logísticos globales.
Conclusiones
Al establecer que el inventario en escalones superiores de la cadena de suministro sea administrado por una sola empresa, se logra la eliminación de inventarios dobles y la reducción de algunos costos de almacenamiento.
Existen varios modelos que permiten calcular las cantidades de reabastecimiento, los cuales varían desde el uso de técnicas de pronóstico simple hasta métodos matemáticos avanzados para determinar las cantidades por ordenar, los cuales involucran consideraciones económicas.
Una conclusión fundamental acerca de la herramienta VMI y de los modelos que permiten realizar sus planes de reabastecimiento es la necesidad de que la información fluya de forma efectiva y eficiente entre el distribuidor y el vendedor. La información es el principal motor de la reducción de las cantidades por ordenar, dado el grado de conocimiento que puede obtenerse acerca de la demanda. Lo anterior ratifica la importancia y la necesidad de emplear tecnologías de transferencia de información entre las empresas que pretendan implementar VMI, como es el caso del intercambio electrónico de datos (EDI), lenguaje marcado extensivo (XML) o comercio electrónico (e-commerce).
Luego de analizar el resultado de utilizar diferentes modelos de VMI en una misma empresa, se puede concluir que el mejor método para realizar los cálculos de reabastecimiento no debe estar basado en complejidad sino en su operatividad. En el caso de la empresa de estudio presentado en este artículo el método más simple (el promedio de tres periodos) es el que arrojó mejores resultados.
Bibliografía:
Arango M, Zapata J, Jaimes W
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