Cuando los datos no dicen lo suficiente, la redistribución deja de ser una operación y se vuelve una apuesta.
En muchas cadenas de suministro, los patrones de demanda pueden desaparecer sin previo aviso. Cambios en el comportamiento del consumidor, nuevas zonas de distribución o productos sin historial hacen que las decisiones basadas únicamente en datos históricos ya no sean confiables. En este contexto, ¿cómo hacer redistribución de inventario con baja visibilidad y sin caer en decisiones reactivas que disparen los costos operativos?
La respuesta no está en mover por mover, sino en implementar una lógica consultiva, basada en datos duros, simulación de escenarios y reglas dinámicas.
Tener baja visibilidad no significa ausencia total de datos, sino falta de patrones confiables o consistentes. Es común en casos como:
Nuevas ubicaciones o canales con poco historial
Cambios bruscos en estacionalidad o contexto económico
Introducción de productos nuevos o versiones renovadas
Segmentos donde la demanda es volátil o errática por naturaleza
Cuando no hay visibilidad clara, las decisiones de redistribución suelen caer en la intuición o en modelos genéricos que no consideran las particularidades de cada ubicación.
Redistribuir sin criterios objetivos puede generar más problemas que soluciones:
Sobreinventario en puntos sin rotación
Falta de stock en zonas críticas
Costos logísticos innecesarios por movimientos correctivos
Canibalización entre almacenes o canales
Pérdida de confianza del área comercial o de operaciones
Y aunque muchas organizaciones intentan resolverlo con transferencias de urgencia o reglas estáticas de asignación, esto solo posterga el problema.
La redistribución en condiciones inciertas no se resuelve con más movimiento, sino con mayor precisión. Estos son los cinco ejes que una consultoría especializada considera al abordar este tipo de retos:
Incluso con baja visibilidad directa, hay señales indirectas que pueden usarse: historial de productos similares, demanda regional, devoluciones, condiciones externas como clima o movilidad. El primer paso es integrar todos esos datos para detectar correlaciones ocultas.
Usar algoritmos de clustering permite encontrar relaciones entre puntos que comparten dinámicas similares de consumo o rotación, aunque estén geográficamente alejados. Así, se puede modelar la demanda de una ubicación sin historial con base en otras de perfil parecido.
En vez de mover inventario a ciegas, se pueden correr simulaciones de distintas estrategias: asignación por riesgo, por probabilidad de quiebre, por rotación esperada. Herramientas como S&OP avanzado o soluciones tipo One Beat permiten trabajar con reglas dinámicas en lugar de supuestos rígidos.
Nada debe estar escrito en piedra. Una buena estrategia de redistribución incluye mecanismos de autoajuste semana a semana, según los resultados reales en cada punto de entrega. Esto evita decisiones obsoletas o movimientos innecesarios.
Sin alineación entre logística, comercial y planeación, cualquier redistribución termina generando fricción. Una consultoría externa ayuda a traducir la estrategia de inventario en acuerdos operativos claros, medibles y replicables.
Un caso típico es el de operaciones con ubicaciones que compiten entre sí por los mismos SKUs. Al no tener reglas de redistribución bien definidas, se generan microdesabastos o exceso de stock que pasan desapercibidos hasta el cierre del mes… cuando ya es demasiado tarde para corregir.
Contar con un modelo consultivo permite anticipar esas dinámicas antes de que afecten el nivel de servicio o los costos.
Porque cuanto más esperes a tener “datos suficientes”, más oportunidades perderás. Saber cómo hacer redistribución de inventario con baja visibilidad implica usar inteligencia operativa y consultoría estratégica, no solo herramientas.
En nuestras consultorías, hemos visto reducciones de hasta 20% en inventario inmovilizado sin comprometer la disponibilidad, simplemente reorganizando desde criterios más sólidos y adaptativos.
Nuestro equipo puede ayudarte a rediseñar tu lógica de redistribución con base en datos, escenarios y reglas que se ajustan a tu operación. Porque mover bien no es mover más.
Pickeado. Empacado. Resuelto.
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