Administración de compras

Economía y empresa. Ventas. Logística. Oferta. Demanda. Métodos de pronóstico. Inventario

  • Enviado por: Patito
  • Idioma: castellano
  • País: México México
  • 12 páginas

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Asimismo, el presente trabajo se estructura en cuatro capítulos a saber: el Capítulo I, El Problema, que consta del Planteamiento del problema, los Objetivos de la investigación (Objetivo General y Objetivos Específicos) y la Justificación; el Capítulo II, el Marco Teórico, donde se desarrollan tanto los aspectos generales del tema como cada una de las variables de estudio; el Capítulo III, que consta del Marco Metodológico, donde se trata el Tipo y Diseño de la Investigación, la Selección de la Población y las Técnicas e Instrumentos de Recolección de Datos; el Capítulo IV, donde se desarrolla el proyecto a partir del ejemplo seleccionado y el Capítulo V, las Conclusiones y Recomendaciones.

CAPÍTULO I - EL PROBLEMA

1.1         PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

La logística según Gambino (2006), es el လ…conjunto de conocimientos, acciones y medios destinados a prever y proveer los recursos necesarios que posibiliten realizar una actividad principal en tiempo, forma y al costo más oportuno en un marco de productividad y calidadဝ (p.3). Dentro de este conjunto de conocimientos, acciones y medios se encuentra el control y administración de inventario, lo cual de acuerdo con Marrero (2005), es un aspecto fundamental de la administración exitosa. Cuando mantener inventario supone un alto costo, las empresas no deben tener una determinada cantidad de dinero detenida en existencias excesivas, pues los objetivos de un buen servicio al cliente y de una producción eficiente precisan ser satisfechos manteniendo los inventarios en un nivel mínimo al menor costo posible sin comprometer la calidad de los bienes y servicios ofrecidos.

De manera que tener existencias en almacenadas implica tener dinero retenido y sin producir. El autor de la presente investigación considera que para reducir al mínimo esta cantidad de dinero, la organización debe hacer que coincidan las operaciones de oferta y demanda, con la finalidad de que las existencias permanezcan en los anaqueles en el tiempo y lugar preciso solamente para cuando el cliente las requiera.

Igualmente perjudicial constituyen las roturas de stock, pues de acuerdo con Marrero (2005), esto puede generar pérdidas de ventas o aumentar los costos de adquisición, almacenamiento y transporte de los suministros. El citado autor define el inventario como လ...la existencia productos físicos que se almacenan en un lugar y un tiempo determinados...ဝ (p.11)

Asimismo, se tiene la gestión de aprovisionamiento (compras), definida por Escribano y Fadrique (2005) como လel conjunto de operaciones que permiten poner a disposición de la empresa, en el momento oportuno y en la calidad y cantidad deseadas, todos los productos y materiales necesarios, al menor coste posibleဝ. (p. 7)

Con relación a ello, cabe resaltar que cuando las empresas concentran sus esfuerzos de aumento de beneficios únicamente en el aumento de las ventas, puede resultar en algo muy costoso, especialmente en mercados de poco crecimiento donde la única forma de crecer es captar los clientes de la competencia. Además, también debe considerarse que cada unidad monetaria adicional vendida no es necesariamente una unidad monetaria de beneficio, pues a ésta hay que restarle el costo de los materiales, la mano de obra, mercadeo, entre otros. No obstante, cada bolívar ahorrado en una buena gestión de costos, y dentro de ésta en una buena gestión de compras, es una unidad monetaria para sumar al beneficio.

Por otra parte, una organización que decide comprar material en lugar de hacerlo, necesita gestionar una función de compras. La gestión de compras debe considerar múltiples factores, tales como costos de inventario y de transporte, disponibilidad de los suministros, eficacia en las entregas y la calidad de los proveedores y los productos que ofrecen.

En tal sentido, Arbones (2004) señala que un enfoque de compras se ocupa de captar y desarrollar nuevos proveedores y que además sean confiables. En cualquier caso, la gestión de compras debe ser capaz de captar proveedores adecuados, desarrollar su capacidad para producir y negociar relaciones aceptables. Asimismo, supone ocuparse de la disponibilidad a largo plazo de los suministros críticos o de alto precio.

Por tanto, una fuente de suministros confiable es crucial para el éxito de la organización. Este enfoque se requiere cuando el valor monetario de las compras o los flujos del costo son significativos, persiguiendo como fin último, la integración hacia atrás para asegurar el suministro futuro.

Con base en lo anterior, cabe destacar que según Chase, Aquilano y Jacobs (2003), las compras pueden combinarse con distintas actividades de almacenamiento e inventario para formar un sistema integral de gestión de materiales. El objetivo de la gestión de materiales está orientada a obtener la eficiencia de las operaciones por medio de la integración de todas las actividades de adquisición, movimiento y almacenaje de materiales en la empresa. Entonces, se infiere que cuando los costos de transporte e inventario son representativos desde y hacia ambas direcciones del proceso de producción y/o comercialización, un énfasis en la gestión de los materiales puede ser crucial.

En tal sentido, la problemática surge como consecuencia de inconsistencias presentadas en la gestión de compras de varias comercializadoras de vinos en Venezuela, afirmación que se sustenta en documentos facilitados por la dirección de una PYME comercializadora de vinos, cuyo nombre por petición expresa de sus representantes no se menciona en este trabajo, y a partir de lo cual se analiza la gestión de compras y el manejo de inventarios como herramienta fundamental en el logro de los objetivos corporativos de una empresa comercializadora de vinos;

1.2         OBJETIVOS

1.2.1     Objetivo General

Analizar la gestión de compras y el manejo de inventarios como herramienta fundamental en el logro de los objetivos corporativos de una empresa comercializadora de vinos

1.2.2   Objetivos Específicos

- Señalar los factores que inciden en la formulación de políticas de gestión de compras.

- Indicar los elementos críticos que deben considerarse para la toma de decisiones en los procesos de gestión de inventarios.

- Distinguir la relación entre la gestión de compras y el manejo de inventarios.

- Describir los métodos de gestión de compras y manejo de inventarios más convenientes según la realidad de la organización.

- Determinar las estrategias más apropiadas en función del logro de los objetivos corporativos.

1.3         JUSTIFICACIÓN

El manejo inadecuado de los inventarios, al igual que la adquisición de productos en el momento y cantidad incorrecta, incurren siempre en el aumento de costos y la disminución de beneficios, necesitando incluso un mayor esfuerzo de parte del personal para obtener una rentabilidad reducida, razón por la cual este estudio se aboca al análisis de la gestión de compras e inventario como herramienta fundamental en el logro de los objetivos corporativos.

De manera que con el desarrollo de esta investigación, se busca obtener soluciones a la problemática descrita en el primer punto de este capítulo, a través de estrategias que faciliten la gestión de aprovisionamiento de la empresa, lo cual puede traducirse en una reducción importante en los costos de adquisición, compra, almacenaje, transporte y comercialización de los productos ofrecidos y garantizando el suministro en el tiempo y lugar requerido por los clientes.

CAPÍTULO II - MARCO TEÓRICO

2           Sistemas Logísticos

La logística es un proceso relacionado con la administración eficiente del flujo de bienes y servicios su operatividad afecta el desenvolvimiento de muchas áreas de la organización. Por tal razón, se puede hablar de un sistema logístico que, mediante la sincronización de sus componentes, permite lograr el flujo necesario para responder eficazmente a una demanda cambiante y cada vez más exigente.

Por tanto, como todo sistema, su análisis y la comprensión del mismo puede obtenerse a partir del estudio de sus partes componentes. De esta forma, se puede abordar el sistema logístico considerando los siguientes subsistemas:

- Logística de abastecimiento: Agrupa las funciones de compras, recepción, almacenamiento y administración de inventario, e incluye actividades relacionadas con la búsqueda, selección, registro y seguimiento de proveedores. (Ballou, 2004).

- Logística de planta: Abarca las actividades de mantenimiento y los servicios de planta (suministro de agua, luz, combustible, ect.), como así también la seguridad industrial y el cuidado del medio ambiente. (Ballou, 2004).

- Logística de distribución: Comprende las actividades de expedición y distribución de los productos terminados a los distintos mercados, constituyendo en nexo entre las funciones de producción y de comercialización.

Los subsistemas de abastecimiento y de servicios de planta pueden ser agrupados bajo la denominación de logística de producción ya que ambos tienen una estrecha relación con las tareas propias de fabricación de bienes y/o prestación de servicios (ver Figura 1).

'Administracin de compras'

Figura 1. Subsistemas del Sistema Logístico

2.1 Identificación y Pronóstico de Requerimientos

La planificación y control de las actividades de logística y de la cadena de suministros necesitan estimados precisos de la cantidad de producto y servicio que serán manejados. Estos estimados se presentan comúnmente en la forma de pronósticos y predicciones. Sin embargo, por lo general no es responsabilidad única de quien está al frente de la logística el generar los pronósticos generales para la empresa. Es más factible que esta tarea se asigne a mercadeo, planificación financiera o a un grupo especialmente conformado para ello.

Con respecto a lo anterior, Ballou (2004) afirma la necesidad de proyecciones de la demanda es un requerimiento general a lo largo del proceso de planeación y control. Sin embargo, también pueden necesitarse ciertos tipos de problemas de planeación, como control de inventarios, compras económicas y control de costos, pronósticos de los tiempos de espera, precios y costos.

Sin embargo, cuando la incertidumbre de la variable de predicción es tan alta que las técnicas estándar de pronósticos y su aplicación en la planeación de la cadena de suministros llevan a resultados insatisfactorios, deben adoptarse otros métodos de planificación. El pronóstico de colaboración es un método contemporáneo para la predicción de la demanda.

De allí, la importancia del pronóstico de los niveles de demanda, pues éste proporciona datos relevantes para la planificación y control de todas las áreas funcionales, incluyendo logística, mercadeo, producción y finanzas. Es por ello que los niveles de demanda y su programación afectan en gran medida los niveles de capacidad, las necesidades financieras y la estructura general del negocio. Y aunque cada área funcional tiene sus propios problemas especiales de pronóstico. Los pronósticos en logística se relacionan con la naturaleza espacial así como temporal de la demanda, el grado de variabilidad y su aleatoriedad.

En tal sentido, cabe resaltar lo expuesto por Gaither y Frazier (2003), quienes señalan que la variación de la demanda en el tiempo es producto del incremento o declinación de los índices de ventas, variación estacional del patrón de demanda, así como de las variaciones globales ocasionadas por diversos factores. Según los citados autores, la mayor parte de los métodos de pronóstico a corto plazo están relacionados con este tipo de variación temporal, a menudo denominada como series de tiempo.

De allí, que la logística tiene tanto dimensiones de espacio como de tiempo. Es decir, que es necesario conocer dónde y cuándo tendrá lugar el volumen de demanda. Se necesita localización espacial de la demanda para planear la ubicación del almacén, equilibrar los niveles de inventario a través de la red de logística y asignar geográficamente recursos de transportación.

Por lo tanto, las técnicas de pronóstico deben seleccionarse para reflejar las diferencias geográficas que puedan afectar los patrones de demanda. Las técnicas también pueden diferir, dependiendo de que toda la demanda sea pronosticada y luego desagrupada por ubicación geográfica (pronóstico de arriba hacia abajo), o si cada ubicación geográfica es pronosticada en forma individual y luego agrupada, si es necesario (pronóstico de abajo hacia arriba).

Ahora bien, según Ballou (2004), los responsables de la logística acomodan los productos en grupos para diferenciar niveles de servicio entre ellos o simplemente para manejarlos de forma distinta. Estos grupos y los artículos individuales dentro de ellos forman distintos patrones de demanda en el tiempo. Cuando la demanda es regular, típicamente podrá representarse por alguno de los patrones generales, es decir, los patrones de demanda por lo regular pueden descomponerse en elementos de tendencia, estacionales y aleatorios. En tanto las variaciones aleatorias sean una pequeña proporción de la variación restante en la serie de tiempo, se obtendrá en general un adecuado pronóstico a partir de los procedimientos de pronóstico tradicionales.

Por otro lado, el mismo autor señala que cuando la demanda para los artículos es intermitente, debido a un bajo volumen general y a un alto grado de incertidumbre en cuanto al momento y la cantidad en que se presentará el nivel de demanda, se dice que la serie de tiempo es desproporcionada o irregular. Este patrón a menudo se encuentra en los productos que se están introduciendo o retirándose de la línea de productos, demandados por relativamente pocos clientes, divididos entre muchas ubicaciones de inventario y de manera que la demanda en cada ubicación es baja o es derivada de la demanda por otros artículos. Tales patrones de demanda son particularmente difíciles de pronosticar utilizando las técnicas más populares.

No obstante, la naturaleza de la demanda puede diferir en gran medida, dependiendo de la operación de la empresa para la cual el responsable de la logística debe planear. Por un lado, la demanda es generada por parte de muchos clientes, la mayoría de los cuales adquieren en forma individual solo una fracción del volumen total distribuido por la empresa. Se dice que esta demanda es independiente. Por otro lado, la demanda es derivada a partir de los requerimientos especificados en un programa de producción, y se dice que esta demanda es dependiente.

Cuando la demanda es independiente, Nahmias (2002) dice que los procedimientos de pronósticos estadísticos funcionan bien, pues la mayoría de los modelos de pronósticos de corto plazo están basados en condiciones de independencia o aleatoriedad en la demanda. En contraste, los patrones de demanda derivada son altamente sesgados y no aleatorios. El entendimiento de estos sesgos reemplaza la necesidad de pronosticar, ya que la demanda se conoce con certeza.

De modo que el pronóstico de los requerimientos mediante el procedimiento de demanda derivada da por resultado pronósticos perfectos en la medida en que la demanda del producto final se conozca con certeza. Este tipo de procedimiento es un buen ejemplo de la forma como el pronóstico se mejora mediante el reconocimiento de sesgos, regularidades y patrones sistemáticos que se presentan en la demanda en el tiempo. Cuando las causas para la variación de la demanda se desconocen y son resultado de muchos factores, se presenta la aleatoriedad.

De acuerdo con Ballou (2004), se dispone de varios métodos de pronóstico estandarizados. Estos se han dispuesto en tres grupos: cualitativos, de proyección histórica, y causales. Cada grupo difiere en términos de la precisión relativa en el pronóstico sobre el largo plazo y el corto plazo, en el nivel de sofisticación cuantitativa utilizada y en la base lógica (información histórica, opinión experta o encuestas) de la que se deriva el pronóstico.

De acuerdo al citado autor, los métodos cualitativos utilizan el juicio, la intuición, las encuestas o técnicas comparativas para generar estimados cuantitativos acerca del futuro. La información relacionada con los factores que afectan el pronóstico por lo general es no cuantitativa, intangible y subjetiva. La información histórica puede que esté disponible o quizá no sea muy relevante para el pronóstico. La naturaleza no científica de los métodos, los hacen difíciles de estandarizar y de validar su precisión. Sin embargo, estos métodos pueden ser los únicos disponibles cuando se intenta predecir el éxito de nuevos productos, cambios en la política gubernamental o el impacto de una nueva tecnología. Son métodos más bien adecuados para pronósticos de mediano a largo plazo.

Ahora, cuando se dispone de una cantidad razonable de información histórica y las variaciones de tendencia y estacionales en las series de tiempo son estables y bien definidas, la bibliografía consultada refiere que la proyección de esta información al futuro puede ser una forma efectiva de pronóstico para el corto plazo. Entonces, la premisa básica es que el patrón del tiempo futuro será una réplica del pasado, al menos en gran parte. La naturaleza cuantitativa de las series de tiempo estimula el uso de modelos matemáticos y estadísticos como las principales herramientas de pronóstico. Ballou (2004) señala que la precisión que puede lograrse para periodos de pronóstico menores a seis meses por lo general es buena. Estos modelos trabajan en forma adecuada simplemente debido a la estabilidad inherente de las series de tiempo en el corto plazo.

Estos modelos rastrean los cambios al ser actualizados a medida que se dispone de nueva información, característica que les permite adaptarse a los cambios en los patrones de tendencia y estacionales. Sin embargo, si el cambio es rápido, los modelos no emiten una señal del cambio, sino hasta que éste ha ocurrido. Debido a esto, se dice que las proyecciones de estos modelos demoran los cambios fundamentales en las series de tiempo, y que son débiles para señalar los puntos críticos antes de que se presenten. Esta no es necesariamente una limitación notable cuando los pronósticos se realizan sobre horizontes de tiempo cortos, a menos que los cambios sean particularmente espectaculares.

En cuanto a los métodos causales, Arbones (2004) señala que la premisa básica sobre la que se construyen los métodos causales para pronósticos es que el nivel de la variable pronosticada se deriva del nivel de otras variables relacionadas. En la medida que puedan describirse adecuadas relaciones de causa y efecto, los modelos causales pueden ser bastante efectivos para anticipar cambios mayores en las series de tiempo y para pronosticar de manera precisa sobre un periodo de mediano a largo. Asimismo, agrega que estos modelos vienen en una variedad de formas: estadísticos, en el caso de los modelos de regresión y econométricos; y descriptivos, como en el caso de los modelos de entrada-salida, ciclo de vida y simulación por computadora. Cada modelo deriva su validez a partir de los patrones de información histórica que establecen la asociación entre las variables para predicción y la variable que se pronosticará.

Según el citado autor, el problema principal con esta categoría de modelos de pronóstico es que con frecuencia resulta difícil encontrar verdaderas variables causales. Cuando se encuentran, su asociación con la variable que se pronosticará con frecuencia es preocupantemente baja. Las variables causales que guían a la variable de pronóstico en el tiempo son incluso más difíciles de encontrar. Con demasiada frecuencia, el tiempo para adquirir la información para las variables conducentes consume todo el tiempo o la mayor parte del periodo de uno a seis meses, en el que se encuentra que tales variables dirigen al pronóstico. Por lo que los modelos basados en técnicas de regresión y económicas pueden experimentar un error de pronóstico importante debido a estos problemas.

2.2.3   Diagrama Causa-Efecto

El diagrama Causa-Efecto fue desarrollado por primera vez en 1943 por el profesor Kaoru Ishikawa, en la ciudad de Tokio. En oportunidades es llamado diagrama Ishikawa o Espina de Pescado por su parecido con el esqueleto de un pescado. Este diagrama es una herramienta efectiva para estudiar los procesos y situaciones, pues es ampliamente utilizado para identificar las posibles causas de un problema especifico. La naturaleza grafica del diagrama permite organizar grandes cantidades de información sobre el problema y determinar exactamente las posibles causas.

El diagrama Causa - Efecto es una forma grafica de exhibir gran información de causas en un espacio compacto. El uso del diagrama ayuda a pasar de opiniones a teorías comprobables (Gestiópolis, 2006).

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Figura 3 - Diagrama de Causa - Efecto

2.1 INVENTARIO

De acuerdo con Sipper y Bulfin (2003), los inventarios son acumulaciones de materias primas, provisiones, componentes, trabajo en proceso y productos terminados que aparecen en numerosos puntos a lo largo del canal de producción y de logística de una empresa: almacenes, patios, pisos de las tiendas, equipo de transporte y en los estantes de las tiendas de menudeo, entre otros.

Al respecto, refieren además que tener estos inventarios disponibles puede costar, al año, entre 20% y 40% de su valor. Por lo tanto, administrar cuidadosamente los niveles de inventario tiene un buen sentido económico. Aunque se ha avanzado mucho para reducir los inventarios mediante diferentes sistemas, como el sistema justo a tiempo (just-in-time) la comprensión del tiempo, la respuesta rápida y las prácticas de colaboración aplicadas en todo el canal de suministros, son factores decisivos al momento de gestionar eficientemente los inventarios.

De acuerdo con Robusté (2005), existen varias razones para que aparezcan inventarios en el canal logístico. En primer lugar, los inventarios pueden encontrarse en el sistema de transporte, entre los puntos de producción o almacenamiento, ya que el transporte no es instantáneo: son los inventarios en tránsito. Los inventarios para la especulación y para promociones de mercadeo también forman parte del inventario total que debe gestionarse.

Entre los tipos de inventario que menciona, se encuentra el inventario regular, activo o cíclico necesario para satisfacer la demanda media durante el tiempo entre aprovisionamientos sucesivos, el inventario de seguridad que surge como protección ante la variabilidad de la demanda y del tiempo de aprovisionamiento, el inventario para suavizado de la producción o suavizado de los aprovisionamientos, inventario por lotes económicos de producción, inventarios por procesos desacoplados, entre otros.

Para Ballou (2004) puede ser conveniente para una empresa poseer inventarios, entre las razones para ello se encuentra:

Mejorar el servicio al cliente. Los sistemas de operación quizá no estén diseñados para responder de manera instantánea a los requerimientos que los clientes hacen de los productos o servicios. Los inventarios suministran un nivel de disponibilidad del producto o servicio que, cuando se localiza cerca del cliente, puede satisfacer altas expectativas del cliente por la disponibilidad del producto. Disponer de estos inventarios para los clientes no sólo puede mantener las ventas, sino que también puede aumentarlas.

Aplicación. Las tiendas de repuestos de automóviles se enfrentan al mantenimiento de miles de piezas de repuesto para una variedad de automóviles de diferentes años y modelos. Un automóvil puede contener hasta 15,000 piezas. Para suministrar el cambio completo más rápido, las tiendas de repuestos manejan un inventario limitado de las piezas de repuesto más populares, como bujías de encendido, correas del ventilador y baterías. El fabricante de automóviles mantiene una segunda hilera de inventarios en almacenes regionales, desde los cuales las piezas pueden ser transportadas por carga aérea. En algunos casos, las tiendas de repuestos pueden recibir estas piezas el mismo día que se requieren. Se puede lograr un alto nivel de disponibilidad de las piezas con un mínimo de inventario que se lleva a cabo en el mismo lugar.

Reducción de costos. Aunque mantener inventarios tiene un costo asociado, su uso puede reducir indirectamente los costos de operación de otras actividades de la cadena de suministros, que podrían más que compensar el costo de manejo de inventarios.

Primero, mantener inventarios puede favorecer economías de producción, lo que permite periodos de producción más grandes, más largos y de mayor nivel. El rendimiento de la producción puede estar desacoplado de la variación de los requerimientos de la demanda, por lo que los inventarios existen para actuar como amortiguadores entre los dos.

Segundo, mantener inventarios alienta economías en la compra y la transportación. Un departamento de compras puede comprar en cantidades mayores a las necesidades inmediatas de su empresa para obtener descuentos por precio y cantidad. El costo de mantener cantidades en exceso, hasta que se necesiten, se equilibra con la reducción del precio que puede lograrse. De manera similar, los costos de transportación a menudo pueden reducirse mediante el envío de cantidades más grandes, que requieren menos manipulación por unidad. Sin embargo, incrementar el tamaño del envío provoca mayores niveles de inventario, que necesitan mantenerse en ambos extremos del canal de transportación. La reducción de los costos de transportación justifica el manejo de un inventario.

Tercero, la compra adelantada implica adquirir cantidades adicionales de productos a precios actuales más bajos, en vez de comprar a precios futuros que se pronostican más altos. Comprar cantidades más grandes que las necesidades inmediatas da origen a un inventario mayor que si se compraran cantidades que corresponden más de cerca a los requerimientos inmediatos. Sin embargo, si se espera que los precios aumenten en el futuro, pueden justificarse algunos inventarios que resulten de las compras adelantadas.

Cuarto, la variabilidad en el tiempo que se necesita para producir y transportar bienes por todo el canal de suministros puede causar incertidumbres que impacten en los costos de operación, así como en los niveles de servicio al cliente. Los inventarios se usan a menudo en muchos puntos del canal para amortiguar los efectos de esta variabilidad, y por lo tanto para ayudar a que las operaciones transcurran sin sobresaltos.

Quinto, en el sistema logístico pueden acontecer impactos no planeados ni anticipados. Huelgas laborales, desastres naturales, oleadas en la demanda y retrasos en los suministros son ejemplos de contingencias contra las cuales los inventarios pueden ofrecer alguna protección. Tener algún inventario en puntos clave por todo el canal de suministros permite al sistema seguir operando durante un tiempo, mientras se puede disminuir el efecto del impacto.

Sin embargo, el citado autor refiere que también existen argumentos en contra de los inventarios. Las críticas en contra de la existencia de inventarios han permitido mantener inventarios a lo largo de varias líneas:

Primero, los inventarios son considerados como pérdidas. Absorben capital que podría estar disponible para mejor uso de otra manera, como mejorar la productividad o la competitividad. Además, no contribuyen con ningún valor directo a los productos de la empresa, aunque almacenan valor.

Segundo, pueden enmascarar problemas de calidad. Cuando ocurren problemas de calidad, reducir los inventarios existentes para proteger la inversión de capital es, a menudo, la consideración principal. Corregir los problemas de calidad puede ser lento.

Por último, el uso de inventarios promueve una actitud aislada de la gestión del canal de suministros como un todo. Con los inventarios, a menudo es posible aislar una etapa del canal de otra. Las oportunidades que surgen a partir de tomar esa decisión integrada se considera que no favorecen a todo el canal. Sin inventarios, es difícil evitar la planeación y la coordinación al mismo tiempo en los diferentes niveles del canal.

Selección de Pronósticos

Los pronósticos forman parte de los datos que la empresa usa para determinar su estrategia de negocios. Los sistemas de pronóstico son herramientas indispensables dentro de los sistemas de inventario, ya que para determinar la cantidad "Q" y el comportamiento de la demanda durante el tiempo de entrega, se necesita de la estimación de la demanda.Es muy posible que los gerentes necesiten pronósticos para prever los cambios en precios o costos, o bien, para preparase para las novedades en materia de leyes o reglamentos, competidores, tecnología o escasez de recursos. Los métodos de pronóstico suelen basarse en modelos matemáticos que utilizan los datos históricos disponibles, en métodos cuantitativos extraídos de la experiencia administrativa o en una combinación de ambos. En la raíz de la mayoría de las decisiones de negocios se encuentra el reto de pronosticar la demanda del cliente. En realidad, es una tarea difícil porque la demanda de bienes y servicios suele variar considerablemente. Por ejemplo, es previsible que la demanda de fertilizante para el césped aumente en determinados meses del año; sin embargo, en los fines de semana específicos en los que la demanda es más intensa, ésta depende de (actores incontrolables, como el clima). Otros patrones son más previsibles. Así pues la demanda semanal de cortes de cabello en una barbería de la localidad puede ser bastante estable de una a otra semana, aun cuando la demanda diaria sea más intensa los sábados por la mañana y más floja los lunes y martes. Para pronosticar la demanda en ese tipo de situaciones es necesario descubrir los patrones básicos, a partir de la información disponible. En tal sentido, las observaciones repelidas de la demanda de un producto o servicio, tomando como base el orden en que se realizan, forman un patrón que se conoce como serie de tiempo. De acuerdo con Krajewski, Ritzman y González (2000), los cinco patrones básicos de la mayoría de las series de tiempo aplicables a la demanda son:1. horizontal, o sea, la fluctuación de los datos en torno de una media constante;2. de tendencia, es decir, el incremento o decremento sistemático de la media de la serie a través del tiempo;3. estacional, es decir, un patrón repetible de incrementos o decrementos de la demanda, dependiendo de la hora del día, la semana, el mes o la temporada;4. cíclico, o sea, una pauta de incrementos o decrementos graduales y menos previsibles de la demanda, los cuales se presentan en el curso de periodos de tiempo más largos (años o decenios); y5. aleatorio, es decir, una serie de variaciones imprevisibles de la demanda.Según los citados autores, los patrones cíclicos provienen de dos influencias. La primera de ellas es el ciclo de los negocios, que incluye diversos factores por los que la economía pasa de una recesión a una expansión en el curso de cieno número de artos. La otra influencia es el ciclo de vida del producto o servicio en cuestión, en el cual se reflejan las etapas de la demanda, desde el desarrollo hasta la declinación. El movimiento del ciclo de los negocios es difícil de prever porque su curso resulta afectado por eventos nacionales o internacionales, como las elecciones presidenciales o los desórdenes políticos en otros países. De modo que hacer un pronóstico de la tasa de crecimiento o disminución de la demanda en el ciclo de vida también es difícil. A veces, las empresas estiman la demanda de un nuevo producto a partir del historial de demanda del producto anterior que va a ser sustituido por dicho producto. Por ejemplo, la tasa de demanda de las cintas de audio digital podría emular el crecimiento de la demanda observado en el caso de las cintas estereofónicas en cásete durante las primeras etapas del ciclo de vida de este último producto. La capacidad de hacer pronósticos inteligentes a largo plazo depende de que se cuente con estimaciones precisas de los patrones cíclicos. Cuatro de los patrones de demanda (hotizontal, de tendencia, estacional y cíclico) se combinan en diversos grados para definir el patrón fundamental de tiempo de demanda que corresponde a un producto o servicio. Esta selección implica a veces un trueque entre la precisión del pronóstico y los costos, que pueden consistir en compras de software, el tiempo requerido para desarrollar un pronóstico y  capacitación del personal. Para los pronósticos de la demanda se usan dos tipos generales de técnicas: métodos cualitativos y métodos cuantitativos. Entre los métodos cualitativos figuran los métodos de juicio, en los que las opiniones de gerentes y de expertos, los resultados de encuestas de consumidores y las estimaciones de la fuerza de ventas se traducen en estimaciones cuantitativas. Entre los métodos cuantitativos se pueden mencionar los métodos causales y el análisis de series de tiempo. Para pronosticar la demanda, los métodos causales utilizan datos históricos de variables independientes, como campañas de promoción, condiciones económicas y actividades de los competidores. El análisis de series de tiempo es un método estadístico que depende en alto grado de datos históricos de la demanda, con los que proyecta la magnitud futura de la misma y reconoce las tendencias y patrones estacionales. Un factor clave en la selección del enfoque de pronóstico más adecuado es el horizonte de tiempo correspondiente a la decisión que requiera pronosticarse. Los pronósticos pueden ser a corto, mediano y largo plazo, los cuales se pueden resumir de la siguiente manera, de acuerdo con la perspectiva de Krajewski, Ritzman y González (2000):A corto plazo. En el corto plazo, los gerentes suelen interesarse en obtener pronósticos de demanda para determinados productos o servicios individuales. En el caso de pronósticos de demanda, se dispone de poco tiempo para reaccionar frente a posibles errores, por lo cual es necesario que dichos pronósticos alcancen la mayor precisión posible para fines de planificación. El análisis de series de tiempo es el método que se emplea más frecuentemente para elaborar pronósticos a corto plazo. Es una forma relativamente económica y precisa de generar el gran número de pronósticos requerido.A pesar de que los modelos causales suelen usarse para pronósticos a corto plazo, no se utilizan en forma general para ese propósito porque resultan mucho más costosos y su elaboración es más retardada que el análisis de series de tiempo. En el corto plazo, los gerentes de operaciones rara vez pueden esperar hasta que se complete el desarrollo de modelos causales, a pesar de que éstos son más precisos que los modelos de series de tiempo. Por último, los gerentes usan los métodos de juicio para elaborar pronósticos a corto plazo cuando no disponen de datos históricos sobre un elemento específico, como en el caso de nuevos productos. Sin embargo, estas técnicas de pronóstico también son más costosas que los pronósticos generados a partir de un análisis de series de tiempo.

A mediano plazo. El horizonte de tiempo que caracteriza al mediano plazo abarca entre tres meses y dos años futuros. La necesidad de contar con pronósticos a mediano plano está relacionada con la planificación de la capacidad. El nivel de detalle requerido en el pronóstico no es tan grande como en el caso del corto plazo. Típicamente, los gerentes pronostican la demanda total de ventas, expresada en dinero o en el número de unidades de un grupo (o familia) de productos o servicios similares. Por lo común, los modelos causales se utilizan en los pronósticos a mediano plazo. Estos modelos suelen ser eficaces para estimar el momento en que se presentarán puntos de flexión, como aquellos en que un crecimiento lento de las ventas se convertirá en un descenso rápido, lo cual es útil para los gerentes de operaciones, tanto en el mediano como en el largo plazo.