Stock de seguridad frente a mercancía inmovilizada

Un almacén lleno inmoviliza dinero y un almacén vacío pierde ventas. Las dos cosas cuestan y ninguna de las dos aparece en la cuenta de resultados con su nombre. Este caso pone precio a las dos sobre un mismo producto y compara tres políticas.

Es una tienda hipotética. Los datos de partida son declarados y no pertenecen a ninguna empresa real.

Los datos de partida

Dos hipótesis del caso, declaradas

Este caso descansa sobre dos supuestos que no son datos medidos y que hay que poner encima de la mesa antes de mirar ningún número.

Primera: qué parte de la demanda no servida se pierde de verdad. Cuando falta producto, no todo el mundo se marcha. Una parte espera, otra compra otra cosa tuya y otra se va a la competencia y no vuelve. Aquí se supone que se pierde el 55 % de la demanda no servida y que el 45 % restante simplemente se aplaza. Convertir toda la demanda no servida en venta perdida sería exagerar el coste de la rotura, y es un error muy común.

Segunda: cuántas roturas trae cada política. Se supone que la política agresiva sufre 3 roturas al año, la equilibrada 2 y la conservadora 1, y que cada una dura 4 días. Es una relación plausible, no una ley: la frecuencia real depende del producto y del proveedor.

Las dos hipótesis se someten a prueba más abajo.

El orden de cálculo

1. Stock de seguridad con el método estadístico, para tres niveles de servicio.
2. Punto de reposición correspondiente a cada uno.
3. Coste anual de mantener ese colchón, sumando las cuatro familias de coste.
4. Coste anual de las roturas asociadas a cada nivel.
5. Coste total y comparación.
6. Barrido de la primera hipótesis para ver si la decisión aguanta.

Los tres escenarios

Léela de izquierda a derecha y verás las dos fuerzas empujando en sentidos contrarios. Subir el nivel de servicio del 90 % al 99 % multiplica el stock de seguridad de 76 uds a 137 uds y el capital inmovilizado de 714,40 € a 1.287,80 €. El coste de mantener sube de 142,88 € a 257,56 €.

Pero el coste de las roturas hace lo contrario: baja de 1.030,92 € a 343,64 €.

La decisión, derivada

Sumando las dos columnas, la política de menor coste total es la conservadora, con 601,20 € al año frente a 869,64 € de la equilibrada y 1.173,80 € de la agresiva.

Esto sorprende a mucha gente, porque la intuición dice que menos stock es siempre mejor para la caja. Y lo es para la caja. Pero para el coste total no, porque en este producto la rotura cuesta más de lo que cuesta el colchón: cada punto de servicio que se compra ahorra más en ventas perdidas de lo que gasta en almacén.

La razón está en los números de partida. La contribución por unidad es 7,10 € sobre un coste de 9,40 €, así que perder una venta duele casi tanto como guardar una unidad todo un año cuesta. Con un producto de margen fino la cuenta se daría la vuelta.

Pero la decisión no es estable

Aquí está la parte importante del caso. La conclusión anterior depende de la primera hipótesis, y esa hipótesis no está medida.

Barriendo el porcentaje de demanda que se pierde de verdad, desde el 5 % hasta el 95 %, la política ganadora cambia dos veces: no es la respuesta a si la decisión aguanta el barrido.

• Por debajo del 10 % de venta realmente perdida, gana la política agresiva: si casi todo el mundo espera, el colchón no se paga.
• Entre el 10 % y el 15 %, gana la equilibrada.
• A partir del 15 %, gana la conservadora, y sigue ganando hasta el extremo del barrido.

La hipótesis del caso, 55 %, cae dentro de la tercera zona y bastante lejos de la frontera. Eso da confianza en la conclusión, pero el dato que de verdad hay que medir antes de decidir es cuánta demanda no servida se pierde de verdad, no el nivel de servicio.

Esa es la aportación del caso: la pregunta no era «¿99 o 90?». Era «¿cuánta gente espera?».

Cómo medir la hipótesis que decide

• Marca los días sin stock en el histórico y mira qué pasó con esos clientes: cuántos compraron el producto en los días siguientes.
• Compara la demanda de la semana posterior a una rotura con la de una semana normal. Si hay un pico, la demanda se aplazó.
• Mira si el producto tiene sustituto en tu propio catálogo. Si lo tiene, la pérdida real es mucho menor.
• Distingue clientes nuevos de recurrentes: los recurrentes esperan más.

Comprobaciones independientes

• La desviación combinada del plazo: raíz de (12 × 6² + 22² × 2,5²), calculada aparte y comparada con el motor.
• Cada stock de seguridad: z por sigma, redondeado al alza a mano.
• Cada punto de reposición: 22 × 12 más el colchón, sumado por separado.
• El capital inmovilizado: stock por coste unitario.
• Cada coste de rotura: días sin stock por demanda diaria por porcentaje perdido por contribución unitaria, multiplicado aparte.
• El coste total: las dos columnas sumadas de nuevo.

Limitaciones

• El método estadístico supone demanda normal e independiente. Con estacionalidad fuerte o demanda intermitente, el colchón calculado se queda corto justo cuando más falta hace.
• La relación entre nivel de servicio y número de roturas al año es una hipótesis del caso, no una medida. En la realidad depende del proveedor.
• El coste de rotura sólo recoge la contribución perdida. No incluye costes operativos extraordinarios, reseñas negativas ni pérdida de posiciones en el canal, que existen y aquí valen cero.
• El coste de mantener se calcula sobre el stock de seguridad, no sobre el inventario total. El inventario de ciclo también cuesta.
• Un solo producto. Un catálogo necesita además una regla de priorización.
• No hay coste de oportunidad del capital más allá de la tasa declarada.

Qué cambiaría la conclusión

• Que la demanda no servida se pierda menos de lo supuesto: por debajo del 10 %, gana la política agresiva.
• Que la contribución por unidad fuera mucho menor: la rotura dolería menos y el colchón se pagaría peor.
• Que el almacén estuviera lleno: entonces el coste de almacenamiento deja de ser proporcional y da un salto.
• Que el plazo del proveedor se estabilizara: menos desviación, menos colchón para el mismo servicio.
• Que hubiera un segundo proveedor: la incertidumbre del plazo baja y toda la tabla se mueve.

Fuentes y metodología

Fuentes

• Cumulative Distribution Function of the Standard Normal Distribution, NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods, National Institute of Standards and Technology. Aporta los valores críticos usados (0,900 → 1,282; 0,950 → 1,645; 0,990 → 2,326). No aplica territorio; consultada el 9 de septiembre de 2026; no caduca. La página no habla de inventario: relacionar nivel de servicio con z es una decisión de modelo.

• Reorder Point Formula: Inventory Management Models · A Tutorial, Supply Chain Resource Cooperative, NC State University. Respalda la distinción entre nivel de servicio de ciclo —que es el que se fija aquí— y fill rate. No aplica territorio; consultada el 9 de septiembre de 2026; revisión anual.

Lo que no se cita. No hay ninguna fuente para «qué porcentaje de clientes no vuelve tras una rotura». Se buscó y no existe un estudio identificable con muestra, metodología, fecha y población aplicable a ecommerce. Por eso ese porcentaje aparece aquí como hipótesis declarada del caso y se somete a un barrido, en lugar de citarse como dato.

Metodología

Cuatro motores de cálculo de Profyza ejecutados tres veces cada uno, uno por política: stock de seguridad, punto de reposición, coste de inventario y coste de rotura. El barrido de la hipótesis vuelve a ejecutar el motor de rotura diecinueve veces, del 5 % al 95 %. Ninguna cifra está escrita a mano y todas se contrastan con una cuenta independiente.

Fecha de revisión: 9 de septiembre de 2026.

Autoría: Equipo editorial de Profyza.

Cómo se han obtenido las cifras. Las genera el motor de cálculo de Profyza que corresponde a cada paso, con las entradas declaradas más arriba. Cada cifra se contrasta además con una comprobación aritmética independiente —también automática— que la vuelve a calcular sin llamar al motor: eso detecta que el texto y el cálculo se separen. No es una revisión humana, y este contenido no ha sido revisado por un economista, un contable ni un asesor. Si tu caso necesita esa revisión, búscala.

Metodología: cómo se calcula todo esto está explicado en la página de metodología.

Comprobación matemática automatizada: Motores de cálculo de Profyza. No constituye una revisión humana ni profesional.