Tu primera simulación de inventario
Corre tu primera simulación Monte Carlo de inventario para un SKU y aprende a leer sus resultados.
Al terminar este tutorial habrás lanzado una simulación, identificado las métricas clave y entendido los dos gráficos principales que el sistema genera.
Lo que vas a necesitar
- Acceso al módulo de Inventario (Optimización) en AInventory.
- Al menos un SKU con lead time y datos de demanda configurados.
- Valores de costo de holding y costo de shortage configurados para el SKU (consulta a tu administrador si no están disponibles).
El sistema genera miles de escenarios aleatorios de demanda y lead time basados en la distribución histórica del SKU. Con esos escenarios estima el fill rate, los costos y los niveles de inventario esperados para un factor k dado. Esto permite comparar alternativas sin arriesgar stock real.
Paso 1 — Abre el módulo de Inventario
- En el menú lateral, haz clic en Inventario (o Optimización, según la configuración de tu empresa).
- Verás la lista de SKUs con sus parámetros actuales.
TODO: captura de la vista principal del módulo de Inventario
Paso 2 — Selecciona un SKU
- Localiza el SKU que quieres analizar. Puedes usar el buscador o los filtros por categoría.
- Haz clic en el SKU para abrir su panel de detalle.
- Confirma que el panel muestra los parámetros del SKU: lead time, demanda promedio, desviación estándar, costo de holding, costo de shortage.
TODO: captura del panel de detalle de un SKU antes de lanzar la simulación
Paso 3 — Lanza la simulación
- En el panel del SKU, haz clic en el botón Simular (o Ejecutar simulación).
- El sistema corre la simulación Monte Carlo. La duración depende del número de iteraciones configurado; típicamente tarda entre 2 y 10 segundos.
- Al terminar, los resultados aparecen debajo del botón.
TODO: captura del botón "Simular" y el estado de carga
Paso 4 — Lee las métricas del simulador
Tras la simulación verás un panel con las siguientes métricas:
| Métrica | Qué mide |
|---|---|
| Fill Rate | Porcentaje de demanda satisfecha desde el stock disponible. Ej.: 95 % significa que 1 de cada 20 unidades pedidas no estará disponible. |
| Stock de Seguridad | Unidades extra que el sistema recomienda mantener para absorber variabilidad de demanda y lead time. |
| Stock Objetivo | Nivel de inventario al que debes reponer. Incluye el stock de seguridad más la demanda esperada durante el lead time. |
| Costo de Holding | Costo financiero de mantener el inventario (costo de capital × precio × stock promedio). |
| Costo de Shortage | Costo estimado de las unidades no satisfechas (ventas perdidas, penalidades, etc.). |
| Costo Total | Suma de Holding + Shortage. Este es el número a minimizar. |
| Inventario Promedio | Nivel promedio de stock durante el horizonte de simulación. |
Aumentar el fill rate requiere más stock → más costo de holding. Reducirlo baja el holding pero sube el costo de shortage. El objetivo es encontrar el equilibrio óptimo, que es exactamente lo que enseña el siguiente tutorial.
Paso 5 — Lee los gráficos
La simulación genera dos gráficos:
Curva de costo total vs factor k
El eje X es el factor k (múltiplo de la desviación estándar del lead time demand). El eje Y es el costo total (holding + shortage). La curva tiene forma de U o J:
- A la izquierda (k bajo): el shortage domina porque el stock de seguridad es insuficiente.
- A la derecha (k alto): el holding domina porque el stock de seguridad es excesivo.
- El mínimo de la curva es el punto óptimo.
TODO: captura de la curva de costo vs k con el mínimo señalado
Gráfico de diente de sierra
Muestra la evolución simulada del inventario en el tiempo: sube cuando llega un pedido, baja conforme se consume la demanda. El patrón dentado es normal y esperado.
- Si el inventario llega a cero con frecuencia → hay riesgo de stockout; considera aumentar k.
- Si el inventario nunca cae cerca de cero → posiblemente estás sobre-inventariado; considera reducir k.
TODO: captura del gráfico de diente de sierra
Resultado
Lanzaste tu primera simulación Monte Carlo, leíste las métricas de inventario y comprendiste los dos gráficos principales. Tienes una imagen completa del desempeño de un SKU bajo el factor k actual.
Siguiente paso: aprende a encontrar el factor k que minimiza el costo total en Encontrar el factor k óptimo.