Es común gestionar el inventario a partir de su valor, y aunque este indicador es clave, representa un resultado como todo indicador «lagging» (Leading and Lagging KPIs). En otras palabras, refleja el pasado, pero no explica las causas ni el porqué de un incremento. Dicho de otro modo, es habitual observar el efecto, el valor, pero no la causa que lo genera.
El análisis ABC-XYZ es una metodología que combina dos enfoques fundamentales de la gestión de la cadena de suministro, ofreciendo una visión multidimensional del inventario que permite identificar las posibles causas de su incremento. Su objetivo principal es optimizar el control de existencias considerando tanto el costo como la frecuencia transaccional, lo que facilita establecer políticas de inventario diferenciadas y aplicar modelos de reposición adaptados a cada SKU. Esto resulta especialmente relevante, ya que es común encontrar cadenas de suministro con miles de productos que gestionan sus inventarios bajo una misma política o método de reposición y modelo de pronóstico.
es común encontrar cadenas de suministro con miles de productos que gestionan sus inventarios bajo una misma política o método de reposición y modelo de pronóstico.
Este análisis clasifica los artículos basándose tanto en su valor económico (ABC) como en la previsibilidad de su demanda (XYZ), resultando en una matriz de nueve categorías que apoya las decisiones estratégicas.
El Componente ABC (Clasificación por Valor)
La base del análisis ABC se fundamenta en el Principio de Pareto (regla 80/20). Clasifica los artículos según su importancia financiera, medida generalmente por su valor de consumo o volumen de ventas anual. Así mes a mes se toma el valor de las salidas del inventario del SKU y se multiplican por su valor unitario promedio para el mes. Al final se valorizan todas las salidas por SKU y se clasifican de mayor a menor aplicando la regla de pareto.
Vale la pena mencionar que otras formas de calcularlo es de acuerdo al valor total de las unidades On Hand de un SKU, en un momento específico del tiempo. Aunque esto puede no ser objetivo dadas las estacionalidades del negocio. Lo que hoy es B puede ser en 2 meses C o viceversa o que el SKU al encontrarse agotado (bajo On Hand) puede ser clasificado como un C a pesar de ser un top seller o que el volumen de salidas (método sugerido) es mucho mayor al inventario flotante que se mantiene activo.
| Categoría | Porcentaje de Artículos | Porcentaje de Valor | Gestión |
| A | 10% – 20% | 70% – 80% | Alto valor. Requieren el control más estricto, recuentos frecuentes y alta precisión en el pronóstico. |
| B | 30% | 15% – 25% | Valor medio. Gestión y control regulares. |
| C | 50% – 60% | < 5% | Bajo valor. Mayor cantidad de artículos. Se pueden aplicar políticas de gestión más simples y menos intensivas. |
El Componente XYZ (Clasificación por Variabilidad)
El análisis XYZ añade una capa de sofisticación al clasificar los artículos según la estabilidad y la predictibilidad de su demanda a lo largo del tiempo.
Los umbrales para clasificar X, Y, y Z son definidos por el negocio basándose en sus datos históricos, dada su especificidad de sector y estacionalidades. Una regla general para un inventario de miles de SKUs, puede ser :
-
<20% para X
-
>20% y <80% para Y
-
>80% para Z.
La Matriz ABC-XYZ (Las 9 Categorías)
La combinación de ambos análisis resulta en una matriz de nueve clases (por ejemplo, AX, BZ, CX) que permite diseñar una política de gestión de inventario diferenciada.
Así entonces se pueden determinar estrategias para el manejo de los SKUs de acuerdo al cuadrante en el que estos se localizan.
| Clasificación | Descripción y Estrategia de Inventario Típica |
| AX | Artículos Estrella (Alto Valor, Demanda Estable): Mayor importancia en la gestión. Se debe buscar un alto nivel de servicio con un stock de seguridad bajo (gracias a su alta predictibilidad). Ideal para modelos Just-in-Time (JIT) o modelos de reposición sin stock de seguridad. |
| CZ | Artículos Problemáticos (Bajo Valor, Demanda Volátil): Bajo impacto en el negocio y muy difíciles de predecir. A menudo representan el «inventario dormido». Es sensato establecer bajos niveles de servicio y un stock mínimo para evitar un capital inmovilizado innecesario. |
| AZ | Artículos de Alto Riesgo (Alto Valor, Demanda Volátil): Requieren una gestión de riesgos intensiva. Se necesita un alto stock de seguridad para evitar quiebres, pero a la vez, una revisión continua de pronósticos y altos niveles de control. |
| CX | Artículos de Baja Prioridad (Bajo Valor, Demanda Estable): Gestión sencilla. Se puede automatizar su pedido y mantener un stock más bajo debido a su estabilidad y poco impacto. |
En resumen, el análisis ABC-XYZ permite pasar de una visión netamente financiera del inventario a una comprensión más completa de su comportamiento. Al combinar valor y variabilidad, ofrece una base práctica para priorizar, segmentar y tomar decisiones más informadas sobre reposición y políticas de inventario.
En un siguiente artículo se explorará cómo el coeficiente de variación puede llevarse un paso más allá para caracterizar la demanda y comprender cómo realmente se consume un SKU. A través de métricas como el Average Demand Interval (ADI) y el CV², es posible clasificar los patrones de consumo en categorías como demanda estable, errática, intermitente o irregular. Este enfoque ayuda a evaluar que tan «pronosticable» es el SKU o su previsibilidad, y a ajustar las expectativas y políticas de inventario de acuerdo con la naturaleza de su demanda.
A través de métricas como el Average Demand Interval (ADI) y el CV², es posible clasificar los patrones de consumo en categorías como demanda estable, errática, intermitente o irregular.
Más que una herramienta de clasificación, el análisis ABC-XYZ se convierte en un punto de partida para entender las causas detrás del crecimiento del inventario y enfocar los esfuerzos donde realmente generan impacto, logrando un mejor equilibrio entre disponibilidad y costo.