Servicio al cliente: OTIF, fill rate y roturas

Si solo pudieras medir una cosa en logística, sería esta: ¿le llega al cliente lo que pidió, cuando lo pidió? Es lo que el cliente ve. Todo lo demás (inventario, productividad, costes) existe para que esto salga bien al menor coste posible.

Los cuatro indicadores de servicio

KPI	Fórmula	Unidad	Objetivo típico
OTIF	Pedidos a tiempo y completos / pedidos	Pedido	95 %
Fill rate	Cajas servidas / cajas pedidas	Caja	98-99 %
Líneas con rotura	Líneas con falta de stock / líneas	Línea	≤ 1 %
Pedido perfecto	OTIF sin errores, daños ni incidencias	Pedido	90-92 %

Las fórmulas en Excel

OTIF               =CONTAR.SI.CONJUNTO(Pedidos[Mes];D$5;Pedidos[OTIF];1)/CONTAR.SI.CONJUNTO(Pedidos[Mes];D$5)
A tiempo           =PROMEDIO.SI.CONJUNTO(Pedidos[A tiempo];Pedidos[Mes];D$5)
Completos          =PROMEDIO.SI.CONJUNTO(Pedidos[Completo];Pedidos[Mes];D$5)
Fill rate          =SUMAR.SI.CONJUNTO(Lineas[Cajas servidas];Lineas[Mes];D$5)/SUMAR.SI.CONJUNTO(Lineas[Cajas pedidas];Lineas[Mes];D$5)
Líneas con rotura  =CONTAR.SI.CONJUNTO(Lineas[Mes];D$5;Lineas[Incidencia];"Rotura de stock")/CONTAR.SI.CONJUNTO(Lineas[Mes];D$5)

Y para el pedido perfecto, una columna más en Pedidos que exija que no haya ninguna incidencia de almacén ni de transporte:

Pedido perfecto    =SI(Y([@OTIF]=1;[@[Incidencias almacén]]=0;[@[Incidencia transporte]]="");1;0)

Por qué el OTIF siempre sale más bajo que el fill rate

En marzo, el fill rate es del 94,5 % y el OTIF del 80,3 %. ¿Cómo puede ser, si se sirvió el 94,5 % de las cajas?

Porque el OTIF es exigente por diseño: basta una sola línea incompleta para que todo el pedido falle. Con pedidos de 5 líneas, si el 3,6 % de las líneas tiene rotura, la probabilidad de que un pedido salga completo es aproximadamente:

(1 − 0,036)^5 ≈ 83 %

Que es exactamente el 82,6 % de pedidos completos de marzo. Por eso:

• El fill rate te dice cuánto producto falta.
• El OTIF te dice a cuántos clientes les ha afectado.

Para presentarlo a dirección: separa siempre el OTIF en sus dos patas, a tiempo y completo. En marzo, la puntualidad estaba en el 95,6 % (aceptable): el problema eran los pedidos incompletos. Ahí está la pista.

De la causa al responsable: el desglose

Un KPI en rojo no se arregla mirándolo; se arregla desglosándolo hasta encontrar quién y qué. Filtra la tabla Pedidos por OTIF = 0:

Y después cuenta las roturas por proveedor y mes con la columna auxiliar Proveedor de la tabla Líneas:

=CONTAR.SI.CONJUNTO(Lineas[Proveedor];$B15;Lineas[Incidencia];"Rotura de stock";Lineas[Mes];3)

La causa aparece sola: en marzo, casi todas las roturas son de Bebidas del Norte. Y la tabla Recepciones confirma el porqué: en marzo apenas entra mercancía suya (13 recepciones) y en abril llegan 25 de golpe, casi el doble de lo normal. Son las reposiciones atrasadas. El almacén no hizo nada mal: el problema estaba aguas arriba.

Acciones que tomaría un jefe de almacén:

1. Reunión con el proveedor con estos datos delante (fechas pedidas frente a fechas recibidas).
2. Subir temporalmente el stock de seguridad de sus artículos A.
3. Medir a partir de ahora la puntualidad de proveedores como KPI de compras.
4. Avisar a comercial antes de que el cliente reclame.

Trampas del OTIF

Trampa	Cómo se hace	Por qué es engañoso
Medir contra la fecha que pone el almacén	“A tiempo” según la fecha de salida prevista	El cliente no tiene esa fecha: mide contra la fecha comprometida al cliente
Excluir pedidos “con justificación”	Se quitan del cálculo los retrasos del transportista	Para el cliente es igual de tarde
Medir por líneas	Se presenta como OTIF por pedido	Sale varios puntos más alto
Reabrir pedidos	El pedido incompleto se cierra y la parte pendiente se registra como pedido nuevo	Desaparecen los incompletos

Tarea: calcula el OTIF de marzo por cliente (añade una condición con Pedidos[Cliente]). ¿Afectaron las roturas a todos los clientes por igual? ¿A cuál llamarías primero?