Estudio · 4 de noviembre de 2026
Cuánto stock necesita cada forma de reponer para servir lo mismo
Hemos comparado tres reglas de reposición con la misma demanda: el mínimo fijo, la cobertura fija y la previsión. Para cada una medimos el stock que hace falta para servir el 95 % y el 98 % de lo que piden los clientes. Los datos y el código son públicos.
Por Manuel Gómez González, fundador de Arume
La respuesta corta
En una simulación con 1.200 series de venta y dos plazos de entrega, la reposición por previsión necesitó un 25 % menos de stock que la cobertura fija y un 42 % menos que el mínimo fijo para servir el 95 % de la demanda de productos con temporada y plazo de cuatro semanas. El mínimo fijo necesitó más stock que la previsión en todos los casos comparables. Con venta estable y plazo corto, una cobertura fija bien ajustada funcionó igual de bien.
Stock necesario para servir el 95 % de la demanda
En semanas de venta media. Menos es mejor: es el mismo servicio con menos dinero parado.
- Mínimo fijo
- Cobertura fija
- Previsión
Lo que dicen los números
- El mínimo fijo es la regla más cara frente a la previsión. En todos los escenarios en los que se pueden comparar necesita más stock que ella, y con venta estable o con temporada también más que la cobertura fija. Con temporada y plazo largo pide 4,7 semanas de stock frente a 2,7 de la previsión. El motivo es que el mínimo se calcula con la media del año y no ve venir la temporada.
- La previsión gana cuando el plazo es largo. Con cuatro semanas de plazo y temporada, necesita un 25 % menos de stock que la cobertura fija. Cuanto más tarda el pedido, más pesa equivocarse en lo que se va a vender mientras llega.
- Con venta estable y plazo corto, la cobertura fija basta. Necesita 0,6 semanas para el 95 %. La previsión de este estudio ya sirve más del 97 % con 0,8 semanas, así que en ese caso un sistema de previsión no ahorra stock: lo que aporta es el aviso y el porqué de cada envío.
- La venta intermitente es el caso difícil. Con plazo corto, la previsión y el mínimo fijo se acercan y la cobertura fija necesita mucho más stock. Con plazo largo, ninguna de las tres llega al 95 % en el rango probado, porque cuando el producto se agota deja de venderse y las tres reglas leen ventas, no demanda.
La curva completa: temporada y plazo de cuatro semanas
Cada punto es una forma de ajustar la regla, de más prudente a más generosa. Cuanto más arriba y más a la izquierda, mejor: más servicio con menos stock. El eje va del 70 % al 100 % de servicio; los ajustes que quedan por debajo no se dibujan y están en el CSV.
- Mínimo fijo
- Cobertura fija
- Previsión
Todos los resultados
| Demanda y plazo | Mínimo fijoal 95 % y al 98 % | Cobertura fijaal 95 % y al 98 % | Previsiónal 95 % y al 98 % |
|---|---|---|---|
| Venta estable, plazo corto (1 semana) | 0,9 y 1,2 | 0,6 y 0,9 | 0,8 y 0,9 |
| Venta con temporada, plazo corto (1 semana) | 1,7 y 2,5 | 1,2 y 1,8 | 1,3 y 2,0 |
| Venta intermitente, plazo corto (1 semana) | 7,3 y 13,3 | 11,3 y no llega | 6,9 y 10,7 |
| Venta estable, plazo largo (4 semanas) | 3,1 y no llega | 1,8 y no llega | 1,7 y no llega |
| Venta con temporada, plazo largo (4 semanas) | 4,7 y 6,4 | 3,6 y 5,2 | 2,7 y 4,1 |
| Venta intermitente, plazo largo (4 semanas) | no llega y no llega | no llega y no llega | no llega y no llega |
Semanas de stock medio para servir el 95 % y el 98 % de la demanda. «No llega»: la regla no alcanza ese servicio con ninguno de los ajustes probados. Si una regla ya supera el objetivo con su ajuste más prudente, la tabla da el stock de ese ajuste.
Cómo se ha hecho
La demanda. 400 series producto-punto de venta por cada tipo, durante dos años, por semanas. La venta estable sigue una distribución de Poisson con medias de 8 a 60 unidades por semana. La venta con temporada tiene un pico en verano de entre un 40 y un 80 % sobre la base y más dispersión (binomial negativa). La venta intermitente tiene semanas sin venta y pedidos de tamaño variable, con una media de 0,9 unidades por semana.
La reposición. Se revisa una vez por semana. En el plazo corto el envío llega a la semana siguiente, y una de cada cinco veces tarda dos. En el plazo largo tarda cuatro semanas, a veces tres o cinco. Si no hay stock, la venta se pierde. Las tres reglas solo ven las ventas, no la demanda, como pasa en la realidad.
Las tres reglas. Mínimo fijo: si baja de un mínimo, se repone hasta dos veces ese mínimo. Cobertura fija: cada semana, hasta N semanas de la venta media de las últimas cuatro. Previsión: cada semana, hasta la previsión del plazo más un colchón calculado con su error real. Para cada una se prueban de 12 a 14 ajustes, de más prudente a más generoso. El primer año es histórico y se mide el segundo: la tasa de servicio (unidades servidas entre unidades pedidas) y el stock medio en semanas de venta. Al cruzar los ajustes con el servicio, cada regla dibuja su curva, y en ella se lee cuánto stock necesita para el 95 % y el 98 %.
Lo que no es. No es el resultado de ningún cliente ni una promesa de lo que pasará en tu empresa. La previsión del estudio es deliberadamente sencilla: nivel de las últimas ocho semanas, temporada del año anterior y un colchón con el error medido. Un sistema completo afina más, por ejemplo corrigiendo la demanda que no se ve cuando hay rotura. Para saber qué pasaría con tus productos, lo que vale es la simulación con tus datos.
Descarga los datos y el código
- Resultados en CSV: cada ajuste de cada regla en cada escenario.
- Resultados en JSON, con los resúmenes.
- El script de Python (NumPy, semilla fija): da siempre los mismos números.
Licencia CC BY 4.0: puedes usarlos citando «Arume, Estudio de reposición 2026» con enlace a esta página.
Preguntas sobre el estudio
¿Son datos de clientes reales?
No. Son 400 series de venta sintéticas por cada tipo de demanda, generadas con una semilla fija para que cualquiera pueda repetir el cálculo y obtener los mismos números. Así se pueden comparar las tres reglas con exactamente la misma demanda, algo que con datos reales solo se consigue repitiendo el pasado.
¿Por qué se mide en semanas de stock y no en euros?
Porque el resultado no depende del precio de cada producto. Una semana de stock es lo que se vende de media en una semana; si quieres pasarlo a euros, multiplica por el coste de tu venta semanal. Una semana menos de stock en una empresa que vende 100.000 euros a coste por semana son 100.000 euros menos parados.
¿La previsión gana siempre?
No, y es uno de los resultados del estudio. Con venta estable y plazo corto, una cobertura fija bien ajustada necesita algo menos de stock que la previsión de este estudio. La previsión gana cuando el plazo es largo, cuando hay temporada o cuando la venta es irregular, que es justo donde las reglas fijas reaccionan tarde.
¿Qué pasa con la venta intermitente y el plazo largo?
Ninguna de las tres reglas llega al 95 % de servicio sin acumular muchas semanas de stock. El motivo es que, cuando un producto se agota, deja de venderse y su histórico de ventas baja: las tres reglas leen ventas, no demanda, y se quedan cortas. Corregir esa demanda censurada es una de las cosas que tiene que hacer un sistema de reposición serio.
¿Puedo repetir el estudio o usar los datos?
Sí. El script de Python, los resultados en CSV y en JSON están enlazados en esta página. Si lo citas, indica «Arume, Estudio de reposición 2026» y enlaza esta página.
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