Un inventario que coincide con el almacén
Stock que el sistema da por bueno y no está en la estantería, productos con pesos o medidas equivocados y plazos de entrega que nadie actualiza. Cómo detectar y corregir los problemas de calidad del dato en operaciones y logística.
Los 5 problemas más habituales
En operaciones un dato erróneo se convierte en una rotura de stock, un envío equivocado o un camión medio vacío.
El stock del sistema no coincide con el real
Lo que dice el sistema no es lo que hay en el almacén: roturas de stock inesperadas o inventario de más.
Cómo detectarloRecuentos cíclicos: diferencia entre las unidades contadas y las del sistema.
Fichas de producto incompletas o erróneas
Faltan peso, medidas, unidad de medida o código de barras, y se calculan mal los envíos y el espacio en el almacén.
Cómo detectarloPorcentaje de productos activos con todos los datos logísticos rellenos.
El mismo producto con varios códigos
Un artículo dado de alta dos veces, por proveedor o por error. El stock se reparte y se compra de más.
Cómo detectarloCoincidencias por código de barras, referencia del proveedor o descripción normalizada.
Datos de proveedores sin actualizar
Plazos de entrega, precios o cantidades mínimas de hace meses, y la planificación de compras falla.
Cómo detectarloFecha de la última revisión de las condiciones de cada proveedor y plazo previsto frente al real.
Unidades y ubicaciones incoherentes
Se compra en cajas, se almacena en unidades y se vende en packs sin una conversión clara; hay ubicaciones que no existen.
Cómo detectarloProductos sin conversión entre unidades y movimientos a ubicaciones no definidas.
¿Reconoces alguno?
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Descargar la checklist →Qué indicadores vigilar
Ocho indicadores para inventario, productos y proveedores. Los umbrales son un punto de partida: ajústalos a tu operación y revísalos cada trimestre.
| Indicador | Cómo se calcula | Umbral de partida |
|---|---|---|
| Exactitud del inventario | Referencias cuyo recuento coincide con el sistema ÷ referencias contadas | más del 97 % |
| Fichas de producto completas | Productos activos con peso, medidas, unidad y código de barras ÷ productos activos | más del 98 % |
| Productos duplicados | Productos con código de barras o referencia de proveedor repetidos ÷ productos | 0 % |
| Condiciones de proveedor al día | Proveedores con condiciones revisadas en 6 meses ÷ proveedores activos | más del 90 % |
| Plazos de entrega fiables | Pedidos recibidos en el plazo registrado ÷ pedidos | más del 90 % |
| Conversiones de unidad definidas | Productos con conversión entre unidades ÷ productos que la necesitan | 100 % |
| Movimientos con ubicación válida | Movimientos a ubicaciones dadas de alta ÷ movimientos | 100 % |
| Pedidos sin correcciones | Pedidos sin corrección manual de cantidad, precio o dirección ÷ pedidos | más del 98 % |
Por dónde empezar, en tres pasos
Cada paso enlaza con la guía y, cuando existe, con la plantilla ya hecha.
Cuenta y compara
Haz un recuento cíclico de las referencias que más se mueven y mide cuántas fichas de producto están completas.
Una sola ficha por producto
Define los datos obligatorios de cada producto, fusiona los duplicados y fija las conversiones entre unidades.
Proveedores y vigilancia
Revisa las condiciones de cada proveedor, compara los plazos previstos con los reales y lleva los indicadores a la reunión de operaciones.
Preguntas frecuentes
¿Cada cuánto hay que contar el inventario?
Más que un gran inventario anual, funcionan los recuentos cíclicos: las referencias que más se mueven o más valen se cuentan con más frecuencia y las demás menos. Así las diferencias se detectan antes.
¿Quién debe encargarse de las fichas de producto?
Una persona o un equipo responsable del maestro de productos (a menudo compras, producto o un equipo de datos maestros). Cada alta debería pasar sus reglas antes de usarse.
¿Qué es un data contract con un proveedor?
Un acuerdo sobre qué datos te envía, en qué formato y con qué calidad; por ejemplo, fichas de producto con todos los datos logísticos. Evita corregir lo mismo en cada pedido.
¿La IA puede ayudar a planificar compras?
Puede, pero aprende de tu histórico. Si el inventario o los plazos de proveedor no son fiables, la previsión también fallará. Primero datos limpios; después, previsión.
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