Estrategias para superar la complejidad de la industria de los recambios

Imagina que tu coche se avería y, como si no fuera ya suficiente inconveniente, te dicen que la pieza exacta que necesitas para repararlo está fuera de stock y no llegará hasta dentro de una semana. Los problemas empiezan a acumularse, como no poder llevar a tus hijos al colegio o hacer la compra de la semana. Los gastos imprevistos como el transporte público y las tarifas de entrega por recibir la compra a domicilio se acumulan rápidamente y, además, ya puedes olvidarte de planificación de la semana tal y como la habías imaginado. Frustrado, no puedes evitar preguntarte: ¿cómo es posible que no tengan una pieza tan esencial en stock?

Este ejemplo ilustra claramente la presión que los clientes ejercen sobre las empresas de recambios para garantizar que las piezas esenciales estén siempre disponibles para reparaciones urgentes. Sin embargo, lo que los clientes a menudo no ven son las complejidades a las que se enfrentan estas empresas. Los proveedores del mercado de recambios operan bajo altas expectativas de disponibilidad, sabiendo que los retrasos pueden resultar en ventas perdidas o contratos incumplidos. Además, deben gestionar plazos de entrega largos, un surtido con una amplia variedad de productos y artículos con demandas particularmente difíciles de prever.

Este artículo explora por qué gestionar de forma efectiva estas piezas críticas es tan complicado y, lo que es más importante, analiza las estrategias que las empresas del mercado de recambios pueden adoptar para superar estos retos y mejorar sus prácticas de gestión de inventarios. Estrategias de planificación de demanda para la industria de recambios

Estrategias de planificación de la demanda para la industria de recambios de automóviles

Entender la demanda es un paso clave en la gestión efectiva del inventario: para saber con cuántas existencias contar el primer paso es predecir con precisión lo que los clientes necesitarán.

Cuando tenemos surtidos amplios, es necesario tener también diferentes técnicas para prever los diversos artículos de manera efectiva según su naturaleza. Los productos de alta rotación, como los neumáticos, con ventas frecuentes y constantes, son más fáciles de prever debido a sus patrones de demanda continuos. En cambio, los productos de baja rotación, como ciertos chips, tienen ventas poco frecuentes, lo que hace que la previsión estadística sea un reto debido a la falta de puntos de datos.

Para las empresas de recambios, la mayoría de su inventario está compuesto por artículos de baja rotación, lo que complica el proceso de previsión por distintos motivos:

• Incertidumbre en los tiempos de los pedidos: Tomemos como ejemplo las escobillas de limpiaparabrisas, por ejemplo. Estas piezas rara vez se rompen en condiciones normales, pero cuando llega una tormenta, la demanda aumenta significativamente. Esta imprevisibilidad hace que la previsión sea más complicada.
• Equilibrar la disponibilidad y la precisión de la previsión: Mantener una alta disponibilidad se convierte en un reto cuando las previsiones no son fiables, lo que suele dar lugar a roturas o excesos de stock.
• Altos requisitos de stock de seguridad: Para mantener la disponibilidad frente a una alta incertidumbre, se requieren niveles elevados de stock de seguridad, lo cual resulta costoso e ineficiente en términos de espacio.
• Piezas de mantenimiento por accidente vs mantenimiento periódico: Esta incertidumbre estará influenciada por si la pieza se utiliza principalmente para reparaciones por accidentes o para mantenimiento periódico. Los artículos utilizados en el mantenimiento periódico suelen tener patrones de demanda menos volátiles que las piezas necesarias para reparaciones por accidentes.

Para evitar niveles excesivamente altos de stock de seguridad, mejorar la precisión de la previsión es crucial. Utilizar el algoritmo de previsión adecuado—en lugar de una simple media móvil—puede ayudar a reducir la incertidumbre. Menos incertidumbre permitirá tener menos stock de seguridad, sin dejar de satisfacer la demanda del cliente. Una previsión más fiable no solo mejora la disponibilidad, sino que también permite a los demand planners tomar decisiones seguras y basadas en datos.

Otro reto radica en la naturaleza cambiante de los números de referencias que se deben gestionar, ya que las piezas evolucionan o son reemplazadas por modelos más nuevos. Un reto con los nuevos SKU es la falta de datos históricos para una previsión fiable. El modelado “like-for-like” aborda este problema transfiriendo el historial de demanda de las referencias predecesoras, lo que permite previsiones basadas en datos para los nuevos artículos.

Además, al prever la demanda de piezas relacionadas con un nuevo modelo de vehículo, entra en juego otro factor crítico: el valor del propio vehículo. Las piezas para vehículos de alto valor y de lujo suelen requerir repuestos OEM (Fabricante de Equipos Originales), mientras que los propietarios de vehículos más económicos suelen optar por piezas más baratas del mercado de recambios. Al tener en cuenta esta proporción de reparaciones entre piezas OEM y del mercado de recambios, las previsiones de demanda de las piezas de modelos nuevos pueden ser más precisas desde el principio.

Enfoques proactivos para la planificación del suministro en la industria de recambios automotrices

La planificación de la demanda ya es complicada de por sí debido a las complejidades de la previsión y los elevados requisitos de disponibilidad. Sin embargo, la planificación del suministro presenta sus propias dificultades, ya que la mayoría de las piezas de recambio provienen de Asia, lo que da lugar a plazos de entrega largos para una gran parte del mundo.

• Los plazos de entrega largos requieren un enfoque proactivo: Los pedidos realizados hoy deben anticipar la demanda con meses de antelación. No cumplir con esa demanda podría dar lugar a ventas perdidas o costosos pedidos urgentes.
• Gestión por excepción: Para poder ser proactivos, es necesario contar con las herramientas adecuadas para prever la demanda, así como un sistema que te avise cuando los artículos estén en riesgo de agotarse. Este enfoque ha demostrado ser eficaz a la hora de ayudar a las empresas a pasar de una reacción a una anticipación, minimizando los desabastecimientos y reduciendo la necesidad de pedidos urgentes costosos.

Para gestionar tanto la incertidumbre en la demanda como en el suministro, mientras se mantiene la disponibilidad de producto marcada, es esencial una estrategia de inventario basada en niveles de servicio. En este caso, el objetivo no es mantener una cantidad determinada de existencias, sino alcanzar tu objetivo final: asegurar un servicio puntual para tus clientes y rentable para tu empresa.

Establecer niveles de servicio puede ser un reto, pero utilizar métodos de segmentación como la clasificación ABC y tener en cuenta los factores específicos del producto puede ayudar a optimizarlos. Por ejemplo, en el mercado de recambios del sector automotriz, las piezas críticas marcadas como VOR (vehículo fuera de servicio) hacen que un coche quede inutilizado hasta que la pieza esté disponible. La falta de estas piezas afecta negativamente tanto a los clientes, que experimentan tiempos de inactividad, como a los proveedores, que pueden tener que proporcionar vehículos alternativos. Para estos artículos, asignar niveles de servicio más altos puede ayudar a evitar estos costosos retrasos.