Clasificación de inventario multicriterio considerando la estabilidad de la demanda

Por qué importa tener los repuestos adecuados

Imagine dirigir un taller donde enormes tuneladoras excavan líneas de metro bajo una ciudad. Si falta una pieza de repuesto clave cuando una máquina se avería, todo un sitio de construcción puede paralizarse. Si almacena en exceso piezas equivocadas, el dinero queda inmovilizado en la estantería y algunos artículos pueden nunca utilizarse. Este artículo propone una forma más inteligente de decidir qué repuestos merecen mayor atención, centrándose no solo en cuánto se usan, sino en cuán estable o volátil es realmente esa demanda.

La forma habitual en que las empresas ordenan su stock

La mayoría de las fábricas manejan miles de repuestos distintos, conocidos como unidades de mantenimiento de existencias, o SKUs. Para afrontar esto, suelen usar la clasificación ABC: un pequeño grupo de artículos “A” recibe el control más estricto, un grupo intermedio “B” recibe atención moderada y un gran grupo “C” se somete a reglas más simples y económicas. Tradicionalmente, esta clasificación se basa en medidas como el uso anual en términos monetarios o la demanda media. Se han propuesto muchos métodos avanzados para combinar varios de estos criterios, incluyendo el juicio de expertos, modelos de optimización e inteligencia artificial. Sin embargo, casi todos tratan la demanda como un único número y, en gran medida, ignoran cuánto fluctúa esa demanda a lo largo del tiempo.

Un nuevo enfoque en cómo oscila la demanda

Los autores sostienen que la estabilidad de la demanda es tan importante como su tamaño. Una pieza que se vende en cantidades constantes cada mes es relativamente fácil de gestionar, incluso si los volúmenes son altos. En cambio, una pieza cuya demanda varía salvajemente —picos súbitos seguidos de periodos secos— es mucho más difícil de planificar. Si los planificadores subestiman estas oscilaciones, corren el riesgo de carencias dolorosas y compras de emergencia. Si reaccionan en exceso, pueden comprar demasiado, generando stock obsoleto. Para captar este comportamiento, el estudio utiliza tres estadísticas simples de la demanda mensual pasada: el nivel medio, la amplitud de la variación y la diferencia entre el mes más alto y el más bajo. Las tres se tratan como indicios de que un artículo merece mayor atención cuando aumentan.

Cómo el método en dos pasos clasifica los repuestos

El núcleo del artículo es un método de clasificación en dos fases llamado Double Ng-model, o D-Ng-model. Se basa en una herramienta matemática previa, amigable con hojas de cálculo, que puede combinar varios criterios en una sola puntuación sin pedir a los gestores que estimen pesos. En la primera fase, el método considera únicamente las tres medidas relacionadas con la demanda y las convierte en una puntuación de “estabilidad de la demanda” para cada SKU. En la segunda fase, esta puntuación se combina con otros factores prácticos, como el coste de la pieza y el tiempo de reposición, para crear una puntuación final de prioridad. Luego se ordenan las piezas de más a menos críticas y se asignan a los grupos A, B o C según las proporciones habituales del análisis ABC.

Probando la idea con piezas de tuneladoras

Para comprobar si el nuevo enfoque realmente ayuda, los autores lo aplicaron a 52 repuestos usados para el mantenimiento de tuneladoras en un fabricante chino. La demanda de estas piezas es notoriamente difícil de prever, porque los proyectos dependen de políticas gubernamentales, condiciones geológicas locales y prácticas de mantenimiento diversas. Los investigadores compararon el nuevo D-Ng-model con el Ng-model tradicional que no mide explícitamente la estabilidad de la demanda. Encontraron que varios artículos cambiaron de clase cuando se tuvo en cuenta la inestabilidad: algunos con demanda media modesta pero uso muy errático fueron promovidos a grupos de mayor importancia, mientras que otros con demanda más estable fueron relegados. Usando fórmulas estándar para niveles de stock y tasas de servicio, simularon luego cómo rendiría cada clasificación en la práctica.

Qué significa en la vida real una mejor clasificación

El análisis mostró que, en una gama de objetivos de nivel de servicio, el nuevo método consciente de la demanda logró tasas ligeramente superiores de pedidos atendidos a tiempo mientras reducía el coste de mantener stock de seguridad. Las mejoras fueron modestas en términos porcentuales pero significativas en valor monetario, ya que incluso pequeños ahorros se acumulan al tratar con muchos artículos durante largos periodos. Pruebas de sensibilidad sobre las cantidades de pedido también revelaron que simplemente comprar más eleva los niveles de servicio pero con retornos rápidamente decrecientes y un mayor riesgo de stock obsoleto. Para los gestores, el mensaje es claro: prestar atención a cuán irregular es la demanda —no solo a su magnitud— les ayuda a enfocar esfuerzo y recursos en las piezas más propensas a causar problemas, logrando un servicio más fiable a menor coste total.

Cita: Wang, C., Ning, G. Multi-criteria inventory classification considering demand stability. Sci Rep 16, 10664 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-42590-0

Palabras clave: clasificación de inventario, variabilidad de la demanda, gestión de repuestos, análisis ABC, logística de fabricación