Como calcular cuantas unidades se deben de tener en los lineales para cubrir la demanda de un producto en un periodo.

Francisca Parra Guerrero en su libro “ Gestión de Stocks ”  nos muestra, basándose en el cálculo de la probabilidad y empleando para el mismo y siempre que la demanda siga la distribución binominal una fórmula ( recogida en el libro Vendemecum. Manual del vendedor profesional. Guía de cálculo práctica y teórica para los equipos comerciales de Gran Consumo, y que por problemas de programación no podemos recoger aquí ), para poder saber las unidades que se pueden vender diariamente y de esa forma conocer el volumen de stocks que se deben de tener en los lineales.

Siendo en el caso de dicha fórmula :

p = probabilidad de que se presente suceso demanda = plazo reposición / días hábiles .

q = probabilidad de que no se presente suceso demanda = 1 – p

m = número de pruebas independientes =  demanda del producto .

k = número de éxitos = número de unidades de demanda diaria

Este es un método basado en el cálculo para llegar a conocer la demanda del producto, y de esa forma poder cubrir la venta sin tener que dar roturas de stocks, precisando mediante la probabilidad las existencias que se deben de tener en los lineales.

Pongamos un ejemplo :

En la sección de perfumería selectiva de una PDM se tiene la estimación para la fragancia EDT SH 100 VAPO de una demanda de 30 unidades para el mes de Septiembre. La demanda sigue la ley de distribución binominal. El plazo de reposición de mercancía es 2 días. El responsable del punto de venta quiere saber que número de unidades venderá diariamente, para conocer cuantas unidades se tienen que tener en los lineales para cubrir la demanda.

Resumiendo los datos :

MES : SEPTIEMBRE DE 2.0X1

DIAS HÁBILES : 25 DÍAS

DEMANDA DEL MES : 30 UNIDADES

( Esto significa que cualquier día puede tener una demanda entre 0 y 30 unidades ) .

PLAZO DE REPOSICION : 2 DIAS

Luego :

• La media aritmética será : 30 / ( 25/2 ) =  2,4

• Probabilidad que ocurra demanda ( p )  =  2 / 25  =  0,08

• Probabilidad que no ocurra demanda ( q ) = 1- 0,08  =  0,92

Empleando la fórmula anteriormente citada obtenemos :

Dando valores ( unidades de demanda ) a k en la fórmula , obtenemos una probabilidad , que se va acumulando hasta llegar lo más próximo al máximo porcentual del 100%.

De esta manera, como podemos comprobar en el siguiente cuadro, con 6 unidades, al principio del plazo de reposición, se cubriría la demanda con una probabilidad del 99% :

DEMANDA DIARIA	PROBABILIDAD	PROBABILIDAD
( EN UNIDADES )		ACUMULADA
0	0,0820	0,0820
1	0,2138	0,2958
2	0,2696	0,5654
3	0,2188	0,7842
4	0,1284	0,9126
5	0,0581	0,9707
6	0,0210	0,9917

¿ Que pasaría si por ejemplo el plazo de reposición fuese de 7 días ?

Empleando la fórmula obtendremos :

• La media aritmética será : 30 / ( 25/7 ) =  8,4

• Probabilidad que ocurra demanda ( p )  =  7 / 25  =  0,28

• Probabilidad que no ocurra demanda ( q ) = 1- 0,28  =  0,72

Luego, dando valores a k, obtenemos :

DEMANDA DIARIA	PROBABILIDAD	PROBABILIDAD
( EN UNIDADES )		ACUMULADA
0	0,0001	0,0001
1	0,0006	0,0007
2	0,0035	0,0041
3	0,0125	0,0166
4	0,0329	0,0495
5	0,0665	0,1161
6	0,1078	0,2238
7	0,1437	0,3676
8	0,1607	0,5282
9	0,1527	0,6810
10	0,1247	0,8057
11	0,0882	0,8939
12	0,0543	0,9482
13	0,0292	0,9775
14	0,0138	0,9913

Lo cual significa que con 14 unidades al principio del plazo de reposición, se cubriría la demanda con una probabilidad del 99%.