Módulo: Phantom Inventory¶
Resumen ejecutivo¶
Este módulo busca posibles errores en el inventario de la mercancía. Se trata de ítems que, según el sistema, están en stock, pero que realmente no están ahí o no se le pueden vender al cliente.
La salida del módulo es un reporte que identifica los ítems que:
- tienen stock físico, pero la mercancía no está expuesta al cliente o es de baja calidad, de modo que el cliente no la puede comprar
- solo tienen stock contable, pero el stock real no existe
Descripción funcional¶
La identificación de los errores de inventario se calcula comparando la frecuencia de las ventas pasadas, incluido el stock, con la fecha actual de la última compra del ítem.
El cálculo se realiza dentro del recálculo nocturno de STOCK.
Descripción del algoritmo
- Cálculo de la frecuencia de venta – cuál es la frecuencia promedio de venta en un día. Ejemplo: si en 30 días la mercancía se vendió en tres días, son 3 ventas / 30 días = frecuencia 0.1.
- Depuración de los datos según los días de apertura de la sucursal - en los días de venta no se cuentan los días en que la sucursal está cerrada y no hay ventas. Si las tiendas cierran todos los fines de semana del mes, se considera que el mes tiene 22 días.
- Cómputo del efecto de las promociones - distinguimos el período en que el ítem estuvo en promoción. La frecuencia durante la promoción es promocional; fuera de la promoción la separamos como no promocional. En consecuencia, usaremos la frecuencia promocional si el producto está actualmente en promoción y, si no lo está, usaremos la frecuencia no promocional.
- Cálculo de la frecuencia en el pasado– calculamos la frecuencia de venta del período pasado según la configuración (de forma predeterminada deberían ser 6 meses, pero se puede cambiar).
- Los cálculos se realizan sobre la tabla “sale” con el DISP actual (PLID filtrados con DISP = 0).
Evaluación de los datos calculados
- Cálculo de los días sin ventas - para cada producto y bodega calculamos en cuántos días no hubo ninguna venta aunque, según el sistema, hubiera algo de stock del producto en esa bodega. En el cálculo no incluimos los días sin venta, cuando la sucursal está cerrada.
- Definición del umbral de alerta
- Ejemplo: el producto se vende un día sí y otro no; tiene una frecuencia estable de 0.5. Si de pronto no se vende dos días seguidos, la frecuencia se desplaza a 1/0.5. Estadísticamente existe el riesgo de que se haya producido un phantom inventory, aunque todavía es pequeño. Cuando un producto lleva 8 días sin venderse, el riesgo y la probabilidad de phantom inventory ya son altos y probablemente se haya producido.
- Determinamos la probabilidad de phantom inventory con base en la duración del período en que no se vendió nada frente a la frecuencia normal de venta (por ejemplo, 8 días sin ventas frente a una frecuencia normal de 1 vez cada 2 días).
- Actualmente hay tres constantes definidas para determinar el grado de probabilidad del phantom inventory:
- El período sin ventas es 4 veces más largo que la frecuencia normal de venta (probabilidad de phantom inventory)
- El período sin ventas es 6 veces más largo que la frecuencia normal de venta (alta probabilidad de phantom inventory)
- El período sin ventas es 8 veces más largo que la frecuencia normal de venta (muy alta probabilidad de phantom inventory)
- En el futuro, el phantom inventory se podrá detectar antes, con diferencias menores.
- En los productos que se venden realmente muy poco no se puede calcular el phantom inventory (por ahora está fijado en el código que en los ítems con ventas de menos de 2 veces al mes no se calcula).