Por Joannès Vermorel, última revisión: noviembre de 2014La
demanda de tiempo de entrega es la demanda total entre el presente y el tiempo anticipado
para la entrega después de la siguiente, si se realiza una reorden ahora para
reabastecer el inventario. Este retraso se denomina
tiempo de entrega (lead time). Debido a que la demanda de tiempo de entrega es una demanda
futura (aún no observada), este valor generalmente se pronostica utilizando el análisis de
series de tiempo.
El concepto de
demanda de tiempo de entrega se aplica, entre otros, a los sectores minorista, mayorista y de fabricación, sectores que tienen un inventario para servir a los clientes.
En el análisis clásico de
existencias de seguridad, el
punto de reorden es la suma de la demanda de tiempo de entrega y el componente de existencias de seguridad.La demanda de tiempo de entrega
mediana se puede interpretar como el cálculo de la demanda que tiene 50 % de posibilidades de estar por debajo o por encima de la demanda futura al proyectar N días, donde N es el tiempo de entrega. Por lo tanto, si se utiliza si la demanda de tiempo de entrega como punto de reorden con cero existencias de seguridad, el nivel de servicio esperado sería del 50 %.
Sin embargo, con el
punto de vista cuantílico más moderno, se calcula una estima sesgada de la demanda de tiempo de entrega directamente a través de pronósticos cuantílicos. Desde el punto de vista cuantílico, el punto de reorden no es más que un cálculo sesgado adrede de la demanda de tiempo de entrega. El sesgo se ajusta para coincidir con el nivel de servicio deseado.
En ambos casos (clásico o cuantílico), el
cálculo preciso de la demanda de tiempo de entrega es crítico para alcanzar un buen nivel de optimización de inventario; es decir, utilizar la mínima cantidad de inventario para alcanzar objetivos específicos de
nivel de servicio.
La solución de Lokad
El modo más natural de pensar en la demanda futura es una demanda
agregada futura
por día, semana o mes. A través de esta agregación, el pronóstico es solo la extensión al futuro de la curva de demanda pasada. Así, una vez que se especifica el tiempo de entrega, la demanda de tiempo de entrega se calcula como la suma de los valores pronosticados para los próximos N períodos.
Sin embargo, este
método indirecto no es óptimo, porque el criterio que se optimiza (es decir, pronóstico por período) no es el que afecta al inventario (es decir, pronóstico por tiempo de entrega), Esta discrepancia introducida por la agregación misma también explica por qué observamos pronósticos más precisos cuando aprovechamos una
tecnología de pronóstico cuantílico en lugar de una tecnología de pronóstico clásico.
