Muchas organizaciones analizan sus SKU desde la óptica del costo:
“Este ítem tiene alto costo de tenencia”, “ese otro genera mucho stock obsoleto”.
Y esto en un primer nivel por supuesto permite clasificar los diferentes segmentos del inventario en términos de su importancia. Pero el costo es un hecho consumado.
Si se quieren intuir las causas del por qué fluctúa el inventario a medida que se repone, es necesario entender cómo se comporta su demanda. Y otra particularidad, común en las cadenas de suministro, es que no todos los SKU se comportan igual. Algunos se venden todos los días con volúmenes predecibles. Otros aparecen de forma esporádica, con picos impredecibles y largos periodos de cero demanda. Si se tratan con la misma lógica, habrán SKUs destinados a ser sobrestimados o subestimados sistemáticamente.
Entonces, ¿cómo clasificarlos correctamente?
En un artículo pasado ya habíamos empezado a dar una orientación con la metodología ABC-XYZ. Aunque eficaz para varios escenarios, en términos de demanda, clasifica a los SKUs en dos categorías que pueden quedarse a veces cortas, si se quiere tratar a cada SKU con el método de reposición que mejor se adecúe a su tipo demanda. Así las cosas, en Signeo AI cuando se quiere entender a mayor profundidad el por qué un inventario crece o por qué hay desabasto en la cadena, preferimos hacer uso de la clasificación de Syntetos, ampliamente validada en sectores como aeronáutico, automotriz y repuestos industriales. Se basa en dos métricas simples pero que pueden facilitar mucho la labor de clasificación:
- ADI (Average Demand Interval): promedio de períodos entre demandas no nulas. → Mide qué tan seguido ocurre la demanda.
- CV² (Squared Coefficient of Variation): variabilidad del tamaño de la demanda solo en los períodos con demanda. → Mide qué tan estable o variable es el volumen cuando sí hay demanda.
Aunque los rangos y condiciones pueden ser adecuados según las particularidades de cada inventario, un punto de partida pueden ser los siguientes umbrales que dan lugar a 4 categorías:
Estable (ADI ≤ 1.32, CV² ≤ 0.49): demanda frecuente y estable. Ej.: productos de consumo diario. Fácil de pronosticar.
Errática (ADI ≤ 1.32, CV² > 0.49): demanda frecuente, pero con volúmenes muy variables. Ej.: productos promocionales. El reto está en el tamaño, no en la ocurrencia.
Intermitente (ADI > 1.32, CV² ≤ 0.49): demanda esporádica, pero cuando ocurre, los volúmenes son similares. Ej.: repuestos estándar. El reto principal es saber cuándo ocurrirá.
Esporádica (ADI > 1.32, CV² > 0.49): demanda esporádica y con volúmenes altamente variables. Ej.: piezas personalizadas o de emergencia. Aquí el doble reto: ¿cuándo? y ¿cuánto?
En Signeo AI, sabemos que es normal que la mayoría de SKUs (80%) se clasifiquen como Intermitentes o Esporádicos. Es decir, la norma es que la mayoría de los inventarios, no se comportan de manera estable.
Y eso tiene consecuencias directas:
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Aplicar métodos tradicionales (como promedios móviles o regresión simple) a demanda esporádica o intermitente genera errores sistemáticos.
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Las políticas de reorden basadas solo en costo o en cobertura de días ignoran la naturaleza irregular de la demanda, llevando a excesos o faltantes.
Conclusión: antes de ajustar niveles de stock, pregúntate:
¿Qué tipo de demanda tengo? ¿Plana, errática, intermitente o esporádica?
Porque la eficiencia del inventario no nace del costo…nace del entendimiento del patrón de demanda.
¿Tu empresa ya clasifica sus SKU por tipo de demanda… o sigue tratando a todos por igual?