Demanda intermitente

El tratamiento estándar divide la serie en dos componentes – el intervalo entre apariciones de demanda y el tamaño de cada aparición – y los prevé por separado. Así funciona el método de Croston y sus variantes con corrección del sesgo; el resultado es una tasa de demanda por periodo, no una predicción para un día concreto. Las referencias se clasifican por el intervalo medio entre demandas (ADI) y el cuadrado del coeficiente de variación del tamaño de la demanda (CV²), lo que separa los patrones suave, errático, intermitente y agrupado. Los casos habituales son repuestos, surtido de baja rotación en tiendas pequeñas y carteras B2B con pocos clientes grandes.

• ADI = número medio de periodos entre dos demandas no nulas.
• CV² = (desviación típica del tamaño de la demanda no nula / su media)².
• Umbrales habituales (Syntetos–Boylan–Croston): ADI 1,32 y CV² 0,49.

La demanda intermitente en la práctica

La intermitencia es una propiedad de la combinación referencia–ubicación–periodo, no de la referencia. La misma referencia es suave en el centro de distribución y agrupada en tienda × día, así que hay que clasificar en el mismo nivel en el que se pide. Agregar a semanas o meses deja la serie con buen aspecto sin cambiar nada del pedido que hay que lanzar mañana.

La trampa mayor es que un cero es ambiguo. Puede significar que nadie quiso el producto o que no estaba en la estantería, y sin histórico de existencias no se distingue: el modelo aprende que la referencia no se vende, pide menos y se confirma a sí mismo. Veritico STOCK tiene en cuenta las roturas de stock y prevé la demanda real en lugar de las ventas registradas, y limpia el histórico de valores extremos, roturas y efectos promocionales antes del cálculo.

Como el resultado es una tasa, la precisión medida periodo a periodo dice poco. Lo que decide la disponibilidad es la distribución de la demanda a lo largo del lead time más el periodo de revisión y el cuantil del stock de seguridad que se deriva de ella. Para una parte del surtido, además, la respuesta no es un modelo mejor: una referencia que vende cuatro unidades al año con una unidad de pedido de doce se decide por el tamaño del embalaje y por la decisión de surtido, no por la previsión. La segmentación por frecuencia de venta – cuántos meses de doce se vendió – separa esas referencias antes de que nadie ajuste un modelo.

Una referencia que vende unidades sueltas por semana tiene más días con cero que días con venta, y una red de cientos de puntos pequeños multiplica el número de series así. Dr. Max implantó Veritico STOCK en una red de 490 farmacias para automatizar los pedidos y optimizar los planes de reparto, con un ahorro de unas dos horas de trabajo manual al día por farmacia (caso de éxito Dr. Max, gestión de reposición y asignación).

Términos relacionados

• Previsión de la demanda
• Stock de seguridad
• Análisis ABC
• MAPE
• Análisis XYZ
• Previsión de series temporales