01What it isQué es
Inventory performance management sets how much stock to hold and where — through turns, fill rate, service level targets and statistically calculated safety stock — to balance customer service against the cash and carrying cost tied up in inventory.
La gestión del desempeño del inventario define cuánto inventario mantener y dónde —mediante rotación, fill rate, metas de nivel de servicio e inventario de seguridad calculado estadísticamente— para equilibrar el servicio al cliente con el efectivo y el costo de mantenimiento inmovilizados.
02Why it mattersPor qué importa
Inventory is usually the largest piece of working capital supply chain controls, and excess stock is cash that earns nothing while it ages. Firms with abnormally high inventories showed abnormally poor long-term stock returns, while those with lean inventories did not underperform (Chen, Frank and Wu, 2005 — Management Science). Differentiated service levels and statistical safety stock cut inventory without sacrificing the service that customers notice.
El inventario suele ser la mayor parte del capital de trabajo que controla supply chain, y el exceso es efectivo que no rinde mientras envejece. Las empresas con inventarios anormalmente altos mostraron rendimientos bursátiles de largo plazo anormalmente bajos, mientras que las de inventarios esbeltos no tuvieron un desempeño inferior (Chen, Frank y Wu, 2005 — Management Science). Los niveles de servicio diferenciados y el inventario de seguridad estadístico reducen inventario sin sacrificar el servicio que el cliente percibe.
03How it is doneCómo se hace
1
Segment the portfolio. Classify SKUs by revenue, velocity and variability, and set a service level target per class.
2
Size safety stock statistically. Replace days-of-cover rules with z × σ during lead time, recalculated as forecast error and lead times change.
3
Track turns by category weekly. Watch DIO, fill rate and excess stock by category so action lands where the inventory sits.
1
Segmentar el portafolio. Clasificar los SKU por ingresos, rotación y variabilidad, y fijar una meta de nivel de servicio por clase.
2
Dimensionar el inventario de seguridad. Sustituir las reglas de días de cobertura por z × σ durante el lead time, recalculado cuando cambian el error de pronóstico y los lead times.
3
Seguir la rotación semanal por categoría. Vigilar DIO, fill rate e inventario excedente por categoría para actuar donde está el inventario.
04The concept in depthEl concepto a fondo
Inventory performance: the financial and operational balance between too much and too little›
Inventory management is the supply chain function with the most direct and quantifiable impact on both financial performance (working capital, EBIT) and operational performance (fill rate, OTIF, customer service level). The fundamental trade-off: higher inventory levels improve service level and fill rate (less stockout risk), but increase working capital cost, carrying cost, and obsolescence risk. Lower inventory levels reduce working capital and carrying cost, but increase stockout risk and emergency order cost. The optimal inventory policy maximizes the net present value of the service benefit minus the carrying cost — which depends on the demand variability, lead time, and cost structure of each SKU category.
Safety stock calculation: the statistical relationship between service level and inventory investment›
Safety stock formula: SS = z × σ_{DLT}, where z is the service level multiplier (z = 1.65 for 95% service level, z = 2.05 for 98%, z = 2.33 for 99%) and σ_{DLT} is the standard deviation of demand during lead time. The service level – safety stock trade-off: moving from 95% to 99% service level requires increasing the z multiplier from 1.65 to 2.33 (a 41% increase). For a product with $100K MXN in weekly average demand, $500K MXN in safety stock at 95% service level requires $706K MXN at 99% service level ($206K MXN in additional inventory — with a carrying cost of $41–62K MXN/year at 20–30%). The most common safety stock policy error: applying a single service level target (e.g., 98% for all SKUs) without differentiating by customer impact. An ABC service level policy (e.g., 99% for A-class SKUs, 95% for B-class, 90% for C-class) can reduce total safety stock materially while protecting service on the SKUs that matter most — the size of the reduction depends on how much of today’s safety stock sits in slow, erratic C items.
Inventory optimization levers: the 4 highest-ROI approaches›
(1) Forecast accuracy improvement: lower forecast error reduces σ_{DLT} and therefore safety stock roughly in proportion to the reduction in the error’s standard deviation. ROI: fast, once the new forecast is in use. (2) Lead time reduction (from supplier or from internal cycle time): when demand variability dominates, σ_{DLT} scales with the square root of lead time, so LT −30% → safety stock ≈ −16% (√0.7 ≈ 0.84), plus a proportional cut in pipeline inventory. ROI: requires supplier collaboration or process improvement investment. (3) SKU rationalization: eliminating low-velocity, high-inventory SKUs directly reduces inventory breadth and the safety stock attached to it. ROI: requires commercial alignment to accept SKU elimination. (4) Service level differentiation by SKU class: replacing a uniform target with ABC service levels lowers safety stock at the same revenue-weighted service level. ROI: immediate, requires only a policy change.
Intermediate vs. Advanced›
Intermediate: can calculate safety stock using the statistical formula; understands the service level – inventory trade-off; monitors inventory turns and fill rate monthly.
Advanced: designs the inventory policy (service level targets by SKU class, safety stock calculation methodology); leads SKU rationalization programs; manages DIO improvement as a financial objective; integrates inventory policy into the S&OP process.
Advanced: designs the inventory policy (service level targets by SKU class, safety stock calculation methodology); leads SKU rationalization programs; manages DIO improvement as a financial objective; integrates inventory policy into the S&OP process.
Desempeño del inventario: el equilibrio financiero y operativo entre tener demasiado y tener muy poco›
La gestión de inventarios es la función de supply chain con el impacto más directo y cuantificable tanto en el desempeño financiero (capital de trabajo, EBIT) como en el operativo (fill rate, OTIF, nivel de servicio al cliente). El trade-off fundamental: más inventario mejora el nivel de servicio y el fill rate (menos riesgo de quiebre de inventario), pero aumenta el costo del capital de trabajo, el costo de mantener inventario y el riesgo de obsolescencia. Menos inventario reduce el capital de trabajo y el costo de mantenimiento, pero aumenta el riesgo de quiebre y el costo de pedidos urgentes. La política óptima maximiza el valor presente neto del beneficio de servicio menos el costo de mantener inventario, lo cual depende de la variabilidad de la demanda, el lead time y la estructura de costos de cada categoría de SKU.
Cálculo del inventario de seguridad: la relación estadística entre nivel de servicio e inversión en inventario›
Fórmula del inventario de seguridad: SS = z × σ_{DLT}, donde z es el multiplicador del nivel de servicio (z = 1.65 para 95%, z = 2.05 para 98%, z = 2.33 para 99%) y σ_{DLT} es la desviación estándar de la demanda durante el lead time. El trade-off nivel de servicio – inventario de seguridad: pasar de 95% a 99% exige subir z de 1.65 a 2.33 (un aumento de 41%). Para un producto con demanda semanal promedio de $100K MXN, $500K MXN de inventario de seguridad al 95% se convierten en $706K MXN al 99% ($206K MXN de inventario adicional, con un costo de mantenimiento de $41–62K MXN al año a 20–30%). El error más común en la política de inventario de seguridad: aplicar un solo nivel de servicio (p. ej., 98% para todos los SKU) sin diferenciar por impacto en el cliente. Una política de servicio ABC (p. ej., 99% para SKU clase A, 95% para clase B, 90% para clase C) puede reducir de forma importante el inventario de seguridad total y proteger el servicio de los SKU que más importan; el tamaño de la reducción depende de cuánto del inventario de seguridad actual está en artículos C lentos y erráticos.
Palancas de optimización de inventario: los 4 enfoques de mayor ROI›
(1) Mejorar la exactitud del pronóstico: un menor error de pronóstico reduce σ_{DLT} y, por lo tanto, el inventario de seguridad, aproximadamente en proporción a la reducción de la desviación estándar del error. ROI: rápido, en cuanto se usa el nuevo pronóstico. (2) Reducir el lead time (del proveedor o del ciclo interno): cuando domina la variabilidad de la demanda, σ_{DLT} crece con la raíz cuadrada del lead time, así que LT −30% → inventario de seguridad ≈ −16% (√0.7 ≈ 0.84), más una reducción proporcional del inventario en tránsito. ROI: requiere colaboración con proveedores o inversión en mejora de procesos. (3) Racionalizar SKU: eliminar SKU de baja rotación y alto inventario reduce directamente la amplitud del inventario y el inventario de seguridad asociado. ROI: requiere alineación comercial para aceptar la eliminación. (4) Diferenciar el nivel de servicio por clase de SKU: sustituir una meta uniforme por niveles ABC reduce el inventario de seguridad con el mismo nivel de servicio ponderado por ingresos. ROI: inmediato, solo requiere un cambio de política.
Intermedio vs. Avanzado›
Intermedio: calcula el inventario de seguridad con la fórmula estadística; entiende el trade-off entre nivel de servicio e inventario; da seguimiento mensual a la rotación de inventario y al fill rate.
Avanzado: diseña la política de inventario (metas de nivel de servicio por clase de SKU, metodología de cálculo del inventario de seguridad); lidera programas de racionalización de SKU; gestiona la mejora del DIO como objetivo financiero; integra la política de inventario en el proceso de S&OP.
Avanzado: diseña la política de inventario (metas de nivel de servicio por clase de SKU, metodología de cálculo del inventario de seguridad); lidera programas de racionalización de SKU; gestiona la mejora del DIO como objetivo financiero; integra la política de inventario en el proceso de S&OP.
05In practiceEn la práctica
Implement ABC service level differentiation immediately — it is the highest-ROI inventory optimization action available and requires only a policy change›
Changing from a uniform 97% service level to ABC-differentiated targets (e.g., 99%/96%/85% for A/B/C) can cut safety stock by around a fifth while keeping the revenue-weighted service level, because slow, erratic C items hold a large share of safety stock but little revenue (−18% in the case below). It is a policy change that takes 1 meeting to decide and about 1 week to configure in the ERP, with no capital investment — but review C items that are critical to key customers before lowering their targets.
Calculate safety stock using statistical formula (z × σ_{DLT}), not days-of-cover rules — days-of-cover rules systematically overstock fast movers and understock slow movers›
A "30 days of cover" safety stock policy applies the same inventory multiplier to a product with stable weekly demand (which needs 15 days of cover) and a product with highly variable demand (which needs 45 days of cover). The statistical formula right-sizes safety stock by demand volatility and lead time, often reducing total safety stock versus days-of-cover rules at the same service level while fixing chronic stockouts on volatile items.
Run the inventory rationalization analysis annually using velocity + contribution + forecast accuracy segmentation — low-velocity, low-contribution, high-MAPE SKUs are the quadrant where immediate elimination generates the highest financial benefit›
SKUs in the low-velocity, low-contribution, high-MAPE quadrant are generating inventory cost, warehouse complexity, and forecast effort in excess of any commercial value they provide. Annual rationalization of the weakest tail of the portfolio frees inventory and warehouse space at low commercial risk, provided customers who bought those items have a substitute.
Track inventory turns and DIO weekly at the category level, not just as a monthly company aggregate — the inventory problem is always concentrated in specific categories›
A company with 42-day average DIO typically has 18 days for fast-moving categories and 95+ days for slow-moving or over-ordered categories. The weekly category-level view is what enables targeted action on the categories where the inventory excess is concentrated.
Implementar de inmediato la diferenciación ABC del nivel de servicio: es la acción de optimización de inventario de mayor ROI y solo requiere un cambio de política›
Pasar de un nivel de servicio uniforme de 97% a metas diferenciadas ABC (p. ej., 99%/96%/85% para A/B/C) puede recortar alrededor de una quinta parte del inventario de seguridad manteniendo el nivel de servicio ponderado por ingresos, porque los artículos C lentos y erráticos concentran mucho inventario de seguridad y pocos ingresos (−18% en el caso de abajo). Es un cambio de política que se decide en 1 junta y se configura en el ERP en alrededor de 1 semana, sin inversión de capital; pero antes de bajar la meta de los artículos C conviene revisar cuáles son críticos para clientes clave.
Calcular el inventario de seguridad con la fórmula estadística (z × σ_{DLT}), no con reglas de días de cobertura: esas reglas sobreabastecen sistemáticamente los artículos de alta rotación y desabastecen los de baja rotación›
Una política de “30 días de cobertura” aplica el mismo multiplicador a un producto con demanda semanal estable (que necesita 15 días) y a uno con demanda muy variable (que necesita 45 días). La fórmula estadística ajusta el inventario de seguridad a la volatilidad de la demanda y al lead time; con frecuencia reduce el inventario de seguridad total frente a las reglas de días de cobertura con el mismo nivel de servicio y corrige los quiebres crónicos en los artículos volátiles.
Hacer cada año el análisis de racionalización de inventario con segmentación por rotación + contribución + exactitud del pronóstico: los SKU de baja rotación, baja contribución y alto MAPE son el cuadrante donde eliminar genera el mayor beneficio financiero inmediato›
Los SKU del cuadrante de baja rotación, baja contribución y alto MAPE generan costo de inventario, complejidad en almacén y esfuerzo de pronóstico superiores a cualquier valor comercial que aporten. Racionalizar cada año la cola más débil del portafolio libera inventario y espacio de almacén con bajo riesgo comercial, siempre que los clientes que compraban esos artículos tengan un sustituto.
Dar seguimiento semanal a la rotación y al DIO por categoría, no solo como agregado mensual de la empresa: el problema de inventario siempre se concentra en categorías específicas›
Una empresa con DIO promedio de 42 días suele tener 18 días en las categorías de alta rotación y más de 95 días en las de baja rotación o sobrepedidas. La vista semanal por categoría es lo que permite actuar de forma dirigida donde se concentra el exceso de inventario.
06Illustrative caseCaso ilustrativo
Illustrative case built from typical industry values — not data from a specific company.Caso ilustrativo construido con valores típicos de la industria — no son datos de una empresa específica.
Illustrative case: Inventory optimization program — industrial distributor, DIO from 68 to 48 days in 18 months
The company implements a 3-lever inventory optimization program targeting a 20-day DIO reduction (≈$41M MXN of working capital release).
The company implements a 3-lever inventory optimization program targeting a 20-day DIO reduction (≈$41M MXN of working capital release).
| Optimization lever | Current state | Improvement target and financial impact |
|---|---|---|
| ABC service level differentiation (replacing uniform 97% target with class-differentiated policy) | Uniform 97% service level (z=1.88) for all 4,200 active SKUs · Safety stock: z=1.88 × σ_{DLT} for every SKU regardless of revenue contribution · $99M MXN total safety stock (A-class 25%, B-class 25%, C-class 50%) | A-class SKUs (8% of items, 72% of revenue): 99% SL (z=2.33) · B-class (22% of items, 22% of revenue): 96% SL (z=1.75) · C-class (70% of items, 6% of revenue): 85% SL (z=1.04) · Revenue-weighted service level: 97.5% (vs. 97.0%) · Safety stock reduction: −18% (−$18.1M MXN of $99M MXN total safety stock) |
| SKU rationalization (eliminating low-velocity, high-inventory SKUs) | 4,200 active SKUs · 680 SKUs (16%) with <2 units/month average velocity · These 680 SKUs represent 8% of inventory value but 42% of SKU management complexity | −340 SKUs eliminated (inventory value liquidated or returned to supplier) · Inventory reduction: −$7.9M MXN direct · Carrying cost saving: −$1.8M MXN/year · Warehouse cube utilization improvement: 18% |
| Demand sensing ML (replacing statistical time-series with ML ensemble forecast) | MAPE: 38% (A-class SKUs average) · High forecast error driving oversized safety stock buffers | MAPE target: 22% (−16 pp) · Safety stock reduction from σ_{DLT} improvement: −20% on ML-forecast SKUs · Inventory reduction: −$14.8M MXN |
Result: Inventory optimization: DIO from 68 to 48 days (−20 days) in 18 months on $745M MXN annual COGS ($2.04M MXN/day). Total inventory reduction: $40.8M MXN ($18.1M ABC policy + $7.9M SKU rationalization + $14.8M demand sensing). Carrying cost saving: $9.1M MXN/year (22.4% of $40.8M MXN). Revenue-weighted service level: 97.5% (vs. 97.0% before). Key finding: ABC service level differentiation generated 44% of the inventory reduction at zero capital investment — the highest-ROI initiative in the program.
Illustrative case built from typical industry values — not data from a specific company.Caso ilustrativo construido con valores típicos de la industria — no son datos de una empresa específica.
Caso ilustrativo: programa de optimización de inventario — distribuidor industrial, DIO de 68 a 48 días en 18 meses
La empresa implementa un programa de optimización de inventario con 3 palancas y una meta de reducir 20 días de DIO (≈$41M MXN de capital de trabajo liberado).
La empresa implementa un programa de optimización de inventario con 3 palancas y una meta de reducir 20 días de DIO (≈$41M MXN de capital de trabajo liberado).
| Palanca de optimización | Situación actual | Meta de mejora e impacto financiero |
|---|---|---|
| Diferenciación ABC del nivel de servicio (sustituye la meta uniforme de 97% por una política por clase) | Nivel de servicio uniforme de 97% (z=1.88) para los 4,200 SKU activos · Inventario de seguridad: z=1.88 × σ_{DLT} para todos los SKU sin importar su contribución a los ingresos · $99M MXN de inventario de seguridad total (clase A 25%, clase B 25%, clase C 50%) | SKU clase A (8% de los artículos, 72% de los ingresos): 99% de nivel de servicio (z=2.33) · Clase B (22% de los artículos, 22% de los ingresos): 96% (z=1.75) · Clase C (70% de los artículos, 6% de los ingresos): 85% (z=1.04) · Nivel de servicio ponderado por ingresos: 97.5% (vs. 97.0%) · Reducción del inventario de seguridad: −18% (−$18.1M MXN de $99M MXN totales) |
| Racionalización de SKU (eliminar SKU de baja rotación y alto inventario) | 4,200 SKU activos · 680 SKU (16%) con rotación promedio menor a 2 unidades/mes · Estos 680 SKU representan 8% del valor del inventario pero 42% de la complejidad de gestión de SKU | −340 SKU eliminados (inventario liquidado o devuelto al proveedor) · Reducción de inventario: −$7.9M MXN directos · Ahorro en costo de mantener inventario: −$1.8M MXN/año · Mejora en el aprovechamiento del volumen del almacén: 18% |
| Demand sensing con ML (sustituye series de tiempo estadísticas por un pronóstico de ensamble con ML) | MAPE: 38% (promedio de SKU clase A) · El alto error de pronóstico infla los colchones de inventario de seguridad | Meta de MAPE: 22% (−16 pp) · Reducción del inventario de seguridad por mejora en σ_{DLT}: −20% en los SKU con pronóstico ML · Reducción de inventario: −$14.8M MXN |
Resultado: Optimización de inventario: DIO de 68 a 48 días (−20 días) en 18 meses, sobre un costo de ventas anual de $745M MXN ($2.04M MXN/día). Reducción total de inventario: $40.8M MXN ($18.1M por política ABC + $7.9M por racionalización de SKU + $14.8M por demand sensing). Ahorro en costo de mantener inventario: $9.1M MXN/año (22.4% de $40.8M MXN). Nivel de servicio ponderado por ingresos: 97.5% (vs. 97.0% antes). Hallazgo clave: la diferenciación ABC del nivel de servicio generó 44% de la reducción de inventario sin inversión de capital; fue la iniciativa de mayor ROI del programa.
07How it is measuredCómo se mide
Inventory Turns (annual COGS / average inventory value)›
Inventory Turns (annual COGS / average inventory value)
Annual COGS / Average Inventory Value (average of beginning and ending inventory, or 13-point monthly average)
Benchmark: Indicative and highly business-model dependent — FMCG manufacturers usually turn inventory faster than industrial distributors, and automotive assembly faster still · Compare against a like-for-like peer set (listed peers’ filings, APQC or Hackett benchmarks) and your own trend
⚠️ Inventory turns of 5.2× for an FMCG distributor when the peer median is 9.1× means the company holds about 1.75× the inventory relative to sales of a median competitor. On $280M MXN COGS, the gap to median represents $23.1M MXN in excess working capital ($53.8M vs. $30.8M MXN) financed at 12% WACC — $2.8M MXN/year in avoidable financing cost.
Fill Rate % (% of order lines fulfilled completely from available stock at time of order)›
Fill Rate % (% of order lines fulfilled completely from available stock at time of order)
(Order lines fulfilled completely from available stock without backorder / Total order lines received) × 100
Benchmark: Set by SKU class and customer commitments rather than one universal number — high-service sectors (e.g., pharmaceuticals, FMCG supplying large retailers) commonly target the high 90s · Compare like-for-like using the same line-level definition
🔑 Fill rate below industry benchmark is a revenue leak: each unfulfilled order line represents lost revenue, a customer service failure, and an emergency replenishment trigger. Fill rate improvement of 1 pp for a $500M MXN revenue company prevents $5M MXN in order line value from being unfulfilled — some of which is lost revenue (customer orders from competitor) and some of which is backorder (delayed revenue).
Rotación de inventario (costo de ventas anual / valor promedio del inventario)›
Rotación de inventario (costo de ventas anual / valor promedio del inventario)
Costo de ventas anual / Valor promedio del inventario (promedio del inventario inicial y final, o promedio de 13 cierres mensuales)
Referencia: Indicativa y muy dependiente del modelo de negocio: los fabricantes de consumo masivo suelen rotar más rápido que los distribuidores industriales, y el ensamble automotriz todavía más · Compararse contra un grupo de pares equivalente (informes de pares que cotizan, benchmarks de APQC o The Hackett Group) y contra la tendencia propia
⚠️ Una rotación de 5.2× en un distribuidor de consumo masivo cuando la mediana de los pares es 9.1× significa que la empresa mantiene alrededor de 1.75 veces el inventario, en relación con sus ventas, que un competidor mediano. Con $280M MXN de costo de ventas, la brecha con la mediana equivale a $23.1M MXN de capital de trabajo en exceso ($53.8M vs. $30.8M MXN) financiado con WACC de 12%: $2.8M MXN al año de costo financiero evitable.
Fill rate % (% de líneas de pedido surtidas completas con inventario disponible al momento del pedido)›
Fill rate % (% de líneas de pedido surtidas completas con inventario disponible al momento del pedido)
(Líneas de pedido surtidas completas con inventario disponible y sin pedido pendiente / Total de líneas de pedido recibidas) × 100
Referencia: Se fija por clase de SKU y compromisos con clientes, no con un número universal: los sectores de alto servicio (p. ej., farmacéutico, consumo masivo que abastece a grandes minoristas) suelen apuntar a niveles cercanos a 100% · Comparar con pares usando la misma definición por línea
🔑 Un fill rate por debajo de la referencia del sector es una fuga de ingresos: cada línea no surtida es venta perdida, una falla de servicio y un detonador de reabasto urgente. Mejorar 1 pp el fill rate en una empresa con ingresos de $500M MXN evita que $5M MXN en valor de líneas de pedido queden sin surtir; una parte es venta perdida (el cliente compra a la competencia) y otra es pedido pendiente (ingreso diferido).
08What you would useQué se usa
📌 Inventory Optimization Platforms
RELEX Solutions / Blue Yonder Planning / o9 Solutions›
Module: AI-Powered Inventory Optimization
RELEX Solutions, Blue Yonder (demand and supply planning) and o9 Solutions are reference platforms for AI-powered inventory optimization — integrating demand sensing, safety stock calculation with statistical service level targets, and ABC policy management.
RELEX Solutions, Blue Yonder (demand and supply planning) and o9 Solutions are reference platforms for AI-powered inventory optimization — integrating demand sensing, safety stock calculation with statistical service level targets, and ABC policy management.
Slimstock Slim4 / Netstock / Inventory Planner (Sage)›
Module: Mid-Market Inventory Optimization
Slimstock Slim4 and Netstock are reference inventory optimization tools for mid-market distributors and manufacturers, and Inventory Planner (Sage) serves e-commerce and wholesale brands — all providing statistical safety stock calculation and SKU-level analytics without the enterprise price tag of Tier-1 APS platforms.
Slimstock Slim4 and Netstock are reference inventory optimization tools for mid-market distributors and manufacturers, and Inventory Planner (Sage) serves e-commerce and wholesale brands — all providing statistical safety stock calculation and SKU-level analytics without the enterprise price tag of Tier-1 APS platforms.
📌 Plataformas de optimización de inventario
RELEX Solutions / Blue Yonder Planning / o9 Solutions›
Módulo: Optimización de inventario con IA
RELEX Solutions, Blue Yonder (planeación de demanda y suministro) y o9 Solutions son plataformas de referencia para optimizar inventario con IA: integran demand sensing, cálculo de inventario de seguridad con metas estadísticas de nivel de servicio y gestión de políticas ABC.
RELEX Solutions, Blue Yonder (planeación de demanda y suministro) y o9 Solutions son plataformas de referencia para optimizar inventario con IA: integran demand sensing, cálculo de inventario de seguridad con metas estadísticas de nivel de servicio y gestión de políticas ABC.
Slimstock Slim4 / Netstock / Inventory Planner (Sage)›
Módulo: Optimización de inventario para empresas medianas
Slimstock Slim4 y Netstock son herramientas de referencia para optimizar inventario en distribuidores y fabricantes medianos, e Inventory Planner (Sage) atiende a marcas de e-commerce y mayoreo; todas ofrecen cálculo estadístico del inventario de seguridad y analítica por SKU sin el precio empresarial de las plataformas APS de primer nivel.
Slimstock Slim4 y Netstock son herramientas de referencia para optimizar inventario en distribuidores y fabricantes medianos, e Inventory Planner (Sage) atiende a marcas de e-commerce y mayoreo; todas ofrecen cálculo estadístico del inventario de seguridad y analítica por SKU sin el precio empresarial de las plataformas APS de primer nivel.
The bottom lineEn corto
Hold stock where service pays for it, and nowhere else.
Hay que tener inventario donde el servicio lo paga, y en ningún otro lugar.
← PreviousAnteriorPerfect order & OTIF: measurement, root cause & improvement roadmapPedido perfecto y OTIF: medición, causa raíz y roadmap de mejoraNextSiguiente →SC value creation: from operational excellence to strategic competitive advantageCreación de valor en SC: de la excelencia operativa a la ventaja estratégica competitiva
All D21 componentsTodos los componentes de D21D21 artifactsArtifacts de D21SCRA