1. Un sector con múltiples formas de operar
El mercado de la distribución de recambios en España no responde a un único modelo operativo. Conviven estructuras altamente integradas con redes logísticas extensas y catálogos masivos, junto a actores más focalizados que operan en nichos muy específicos o ámbitos geográficos concretos. Las estrategias de aprovisionamiento —desde la importación directa hasta la compra local— reflejan decisiones que van más allá del coste, influidas por variables como la rotación, la cuota de mercado, la obsolescencia o la estacionalidad. En este contexto, la gestión del inventario deja de ser una función operativa para convertirse en un verdadero factor estratégico.
2. Tres factores que marcan las diferencias en la gestión de recambios
Origen del suministro:
⦁ Los que importan directamente enfrentan plazos largos y deben planificar con meses de anticipación. Un error en previsión o un incumplimiento del proveedor puede significar meses de espera.
⦁ La compra local, en cambio, ofrece mayor flexibilidad operativa, aunque con frecuencia se subestima el impacto real de la venta perdida o del sobrestock “silencioso”.
Estructura logística:
⦁ Algunos operan con un almacén central, otros con varios puntos independientes. Esto complica la planificación, la redistribución interna y el control de stock.
Tamaño del catálogo:
⦁ Desde quienes manejan catálogos con menos de 10.000 referencias hasta quienes superan las 50.000, la complejidad crece rápidamente. La gran mayoría de estas referencias son de baja rotación, pero igualmente necesarias para el servicio.
3. Las consecuencias invisibles del “día a día”
La distribución del recambio históricamente ha ido incorporando prácticas que al día de hoy siguen siendo eficaces pero están cada vez más lejos de ser eficientes. En el mundo actual, donde la tecnología está cada vez más al alcance de la mano, existen herramientas que permiten potenciar el trabajo de sus equipos y más en concreto de los equipos de compras:
⦁ Sobrestock asumido: tener producto inmovilizado durante meses parece parte del negocio. ¿Si vendo un producto 2 o 3 veces al año, debo tenerlo durante los 9 meses restantes?
⦁ Roturas de stock no medidas: no se cuantifica cuántas ventas se pierden por falta de producto. En la medida que seamos más conscientes del bolsillo roto que tenemos, podremos tomar las acciones necesarias y capitalizarlas en el negocio.
⦁ Obsolescencia difusa: los productos sin movimiento se convierten en un lastre silencioso. Aunque existen acuerdos muy favorables con ciertos proveedores, sigue siendo ineficiente tener un producto durante 1 año o más almacenado para luego ser devuelto.
⦁ El ERP automatiza, pero no optimiza: aunque los ERPs son esenciales para centralizar la operación, no están diseñados para optimizar inventarios, no es el core de su negocio y esto se refleja en que no son programados para incorporar la volatilidad de la demanda y del mercado en sus algoritmos. Esto conlleva una revisión manual del 100% de los pedidos de productos de alta rotación y confiar en que los productos de baja rotación no se vuelvan obsoletos.
4. La complejidad del catálogo: el verdadero cuello de botella
En la mayoría de los distribuidores, entre el 80 y el 90% del catálogo tiene una rotación lenta. Algunos productos se venden apenas 1 o 2 veces al año, pero deben estar disponibles para asegurar el servicio. Esto hace que los criterios tradicionales (número de ventas anuales, estacionalidad por comparación con el mismo mes del año anterior) resulten insuficientes. La devolución a proveedor es una salida parcial, pero el capital inmovilizado sigue siendo alto. Aquí es donde una segmentación más precisa y una predicción avanzada marcan la diferencia.
5. ¿Qué hace StockerAI? Predicción segmentada, contexto ampliado
StockerAI ha sido diseñado para complementar los sistemas ERP, no para sustituirlos. Nuestros algoritmos de Machine Learning realizan una segmentación inteligente del portafolio, entendiendo los patrones específicos de cada familia y tipo de producto. Así, podemos anticipar mejor cuándo se va a necesitar cada referencia, incluso aquellas de rotación lenta.
Lo hacemos, además, enriqueciendo los modelos con datos externos como el parque circulante, relacionando códigos internacionales de las referencias con los modelos y las tendencias, considerando datos del sector, entre otros. Este enfoque nos permite anticipar no solo la demanda, sino también el cumplimiento de proveedores y los cambios de contexto que pueden impactar en el stock.
6. Valor tangible y adaptable
StockerAI ya está generando resultados concretos en distribuidores de distintos tamaños y niveles de madurez digital. Su aplicación se adapta a cada operación, con mejoras visibles en poco tiempo:
Resultados alcanzados:
⦁ >90% acierto en previsión: Modelos capaces de anticipar la demanda incluso en productos de baja rotación o con datos limitados.
⦁ >97% en nivel de servicio: Menos roturas de stock y más disponibilidad para el cliente final, sin sobredimensionar el inventario.
⦁ -20% de capital inmovilizado: Mejor alineación entre stock y demanda real, reduciendo compras innecesarias y sobreinventario.
⦁ +10% en ventas: Mayor disponibilidad en productos clave se traduce en más ventas y menor pérdida de oportunidades.
7. Conclusión: Inteligencia adaptada al recambio
No se trata de cambiar lo que funciona, sino de mejorar lo que puede hacerse mejor. StockerAI ha sido diseñado escuchando a distribuidores, entendiendo sus operaciones y respetando su experiencia. Es un complemento realista y eficaz, que les permite tomar decisiones basadas en datos, sin renunciar al conocimiento que ya tienen del negocio.
En un mercado cada vez más incierto, contar con herramientas que aporten claridad y evidencia es una ventaja competitiva. Y también una necesidad.
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