Modelo colaborativo para reducir roturas de stock en el sector retail peruano aplicando la metodología S&OP

Abstract

El sector minorista es una industria en crecimiento, sin embargo, a lo largo de los años se ha demostrado que los principales problemas están asociados a los inventarios. Una de las más críticas, debido a la escasez de propuestas que aporten una solución, es la rotura de existencias. En este artículo se propone un modelo de colaboración que aplica la metodología S&OP para reducir las roturas de stock en una empresa peruana del sector retail mediante un plan de compras diseñado por la interacción y participación de los diferentes actores encargados del proceso. Los resultados del modelo se miden por el porcentaje de rupturas de existencias, el error de previsión de la demanda y el aumento de las ventas. En el diagnóstico del problema se identificaron dos factores que causan las roturas de existencias. La primera es causada por el retraso que existe en la reposición de los inventarios, debido a la mala programación de la entrega de los productos entre el centro de distribución y las tiendas. La segunda está relacionada con la insuficiente cantidad de compras realizadas que no permite satisfacer la demanda real y se debe a que no se clasifican adecuadamente los productos, se estiman mal las previsiones y no se dispone de políticas de seguridad de las existencias. Una simulación resultó en una reducción del 17% de rotura de existencias y una disminución del 17% de error de pronóstico. Además, las ventas aumentaron un 15%.

The retail sector is a growing industry, however, over the years it has been shown that the main problems are associated with inventories. One of the most critical, due to the shortage of proposals that provide a solution, is the stock breakage. This article proposes a collaborative model applying the S&OP methodology to reduce stock breakages in a Peruvian company in the retail sector through a purchasing plan designed by the interaction and participation of different actors in charge of the process. The results of the model are measured by the percentage of stock breaks, the demand forecast error and the increase in sales. In the diagnosis of the problem two factors were identified that cause the stock breaks. The first is caused by the delay that exists in the replenishment of inventories, due to the bad programming of delivery of products between the distribution center and the stores. The second is related to the insufficient amount of purchases made that does not allow to satisfy the real demand and is caused by not properly categorizing the products, estimating the forecast poorly and not having security inventory policies. A simulation resulted in a 17% stock breakage reduction and a 17% forecast error decrease. Also, sales increased by 15%.