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MEIO (optimización multi‑escalón)

La optimización multi‑escalón (MEIO) fija el stock en todos los escalones de la red a la vez, en lugar de calcular cada ubicación por separado.

18. září 2026

3 min

MEIO (optimización multi-escalón)

La optimización multi‑escalón del inventario (en inglés multi‑echelon inventory optimization, MEIO) es un método que fija los niveles de stock en todos los escalones de la red de suministro a la vez – proveedor, almacén central, plataforma regional y tienda –, en lugar de calcular cada ubicación por separado. Trata la red como un solo sistema, de modo que el stock de seguridad puede situarse en el escalón donde cubre más variabilidad de demanda por unidad de capital inmovilizado.

Un cálculo de un solo escalón pregunta cuánto stock necesita una ubicación para alcanzar su nivel de servicio y da el suministro por seguro. MEIO elimina ese supuesto: a la tienda la abastece un almacén que también puede quedarse sin existencias, así que el stock de seguridad de un escalón depende del nivel de servicio que realmente entrega el escalón superior. El resultado es un reparto del stock de seguridad entre escalones y el nivel de servicio interno que cada uno debe sostener para que se cumpla el nivel de cara al cliente. En cada escalón necesita:

  • la variabilidad de la demanda medida donde se produce la demanda, no donde se emite el pedido;
  • el lead time entre escalones y su desviación, calculada sobre entregas reales;
  • el nivel de servicio objetivo al final de la cadena y el coste de mantener stock en cada escalón;
  • las restricciones logísticas de la red: MOQ, múltiplos de pedido, calendario de entregas.

MEIO en la práctica

Cuando la red tiene forma de almacén central más los puntos de venta que abastece, MEIO se reduce a una decisión cara: cuánto stock de seguridad se queda en el centro y cuánto en la tienda. El stock central cubre la variabilidad de todas las tiendas a la vez, así que el mismo nivel de servicio inmoviliza menos capital, pero solo llega al lineal tras un ciclo de reposición. El pooling funciona donde el lead time interno es corto y falla en silencio donde no lo es.

El riesgo mayor está en los datos de entrada, no en el modelo. MEIO propaga por toda la red cada lead time que recibe, de modo que una cadena que le pasa los plazos del contrato en lugar de los medidos sobre entregas reales optimiza contra una cifra que no existe en sus propios datos. El histórico de ventas esconde la misma trampa: los días con rotura de stock registran lo que se vendió, no lo que se quería comprar, y la variabilidad que sale de ahí queda baja justo en las ubicaciones que necesitan cobertura.

Veritico STOCK calcula el lead time y su desviación a partir de las entregas históricas y compone el stock de seguridad de tres partes – error de la previsión mensual, variabilidad de la previsión diaria e incertidumbre del plazo de entrega –, y parte de él lo mantiene la central cuando se planifican juntas la central y las sucursales. Prevé la demanda real en vez de las ventas censuradas y, cuando el suministro es escaso, trata la red como un único pool y asigna según el nivel de servicio objetivo. Véase previsión de la demanda y optimización de inventario y gestión de reposición y asignación.

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