Definición y fórmula
El stock de seguridad es la cantidad de inventario que se mantiene por encima del consumo medio esperado durante el lead time, para amortiguar dos fuentes de incertidumbre: la variabilidad de la demanda y la variabilidad del propio lead time. No es un objetivo de inventario ni un mínimo contable: es un colchón estadístico dimensionado para alcanzar un nivel de servicio concreto sin inmovilizar más capital del necesario.
La fórmula simplista que aparece en demasiadas hojas de cálculo es:
SS = consumo medio diario × días de cobertura
Funciona como aproximación rápida, pero es incorrecta en cuanto la demanda o el lead time tienen dispersión. La fórmula que recomendamos, conocida como modelo King, combina ambas varianzas:
SS = z × √( LT × σ_d² + d² × σ_LT² )
Donde:
- z = factor de seguridad asociado al nivel de servicio objetivo (z-score de la normal).
- LT = lead time medio del proveedor (en días).
- σ_d = desviación típica de la demanda diaria.
- d = demanda media diaria.
- σ_LT = desviación típica del lead time.
Cuando el lead time es muy estable (σ_LT ≈ 0), la fórmula se reduce al caso clásico SS = z × σ_d × √LT. Cuando la demanda es estable pero el proveedor es errático, domina el segundo término. Y cuando ambas varían — el caso real en la mayoría de PYMEs industriales — hay que sumar las dos.
Tabla de z-score por nivel de servicio
| Nivel de servicio | z-score | Probabilidad de rotura |
|---|---|---|
| 85% | 1,04 | 15% |
| 90% | 1,28 | 10% |
| 95% | 1,65 | 5% |
| 97,5% | 1,96 | 2,5% |
| 99% | 2,33 | 1% |
| 99,5% | 2,58 | 0,5% |
| 99,9% | 3,09 | 0,1% |
Subir del 95% al 99% no cuesta el doble: en términos de stock inmovilizado puede multiplicar por 1,4 el colchón. Pasar del 99% al 99,9% lo dispara. Por eso el nivel de servicio se decide producto a producto, nunca global.
Cálculo paso a paso con ejemplo numérico
Tomamos un SKU clase AX de un distribuidor industrial:
- Demanda media diaria (d): 120 unidades.
- Desviación típica de la demanda (σ_d): 25 unidades/día.
- Lead time medio (LT): 10 días.
- Desviación típica del lead time (σ_LT): 2 días.
- Nivel de servicio objetivo: 97,5% → z = 1,96.
Paso 1 — varianza por demanda durante el lead time:
LT × σ_d² = 10 × 25² = 10 × 625 = 6.250
Paso 2 — varianza por lead time:
d² × σ_LT² = 120² × 2² = 14.400 × 4 = 57.600
Paso 3 — desviación combinada:
σ_combinada = √(6.250 + 57.600) = √63.850 ≈ 252,7
Paso 4 — stock de seguridad:
SS = 1,96 × 252,7 ≈ 495 unidades
Si hubiéramos ignorado la variabilidad del proveedor, habríamos calculado SS = 1,96 × √10 × 25 ≈ 155 unidades. Es decir, tres veces menos colchón del que realmente necesita este SKU. Esa diferencia es la frontera entre cumplir el SLA con el cliente y disculparse cada semana.
Cómo se aplica en Business Central
Business Central nativo ofrece el campo Cantidad de stock de seguridad en la ficha del producto, dentro del módulo de planificación. Es un valor estático que el usuario introduce a mano. Funciona, pero arrastra cuatro limitaciones:
- No usa z-score ni σ. El usuario decide “500 unidades” sin que el sistema sepa si eso cubre el 90% o el 99,9% de los escenarios.
- No se recalibra automáticamente. Si la demanda crece un 30% o el proveedor amplía lead time, el campo sigue igual hasta que alguien lo cambie.
- No diferencia por matriz ABC-XYZ. Aplica la misma lógica a un AX estable que a un CZ errático.
- No separa varianza de demanda y varianza de lead time. El planificador tiene que calcularlo fuera y meterlo a mano.
dvstock, nuestra extensión sobre BC, sustituye ese campo estático por un cálculo dinámico:
- Recalibración periódica (configurable diaria, semanal o mensual) leyendo histórico real de movimientos y entregas.
- Aplicación de modelo King con varianzas separadas de demanda y lead time.
- Asignación de nivel de servicio por segmento ABC-XYZ — ver Análisis ABC — en lugar de un único objetivo global.
- Alertas cuando un proveedor degrada su σ_LT y obliga a subir colchón.
Integración nativa sin réplicas de datos: dvstock escribe directamente sobre los campos de planificación de BC. Ver extensión dvstock y, para dimensionar el retorno antes de hablar con nosotros, la calculadora ROI de dvstock.
Errores frecuentes
- Usar SS = consumo × días sin desviación típica. Lo más extendido y lo menos correcto. Ignora la dispersión y produce colchones arbitrarios: o sobra inventario o falta cuando importa.
- No segmentar por ABC-XYZ. Mismo nivel de servicio para un componente crítico que para un consumible de oficina. El primero se rompe, el segundo sobra.
- Olvidar la variabilidad del lead time. En importación marítima σ_LT puede ser de 5-10 días. Si solo modelas σ_d, el colchón es la mitad del que necesitas.
- No recalibrar tras cambios de proveedor. Cambio de proveedor = σ_LT desconocida durante meses. Mantener el SS antiguo es jugar a la lotería.
- Confundir stock de seguridad con stock mínimo contable. El mínimo es un control administrativo; el SS es un parámetro de planificación. Mezclarlos genera disparos de compra a destiempo.
- Pedir 99,9% en toda la clase A. El coste de pasar del 97,5% al 99,9% puede triplicar el capital inmovilizado en SKUs A. Calibrar por criticidad funcional, no por categoría.
Benchmark sectorial
Niveles de servicio típicos que vemos en auditorías reales:
| Sector | Nivel de servicio clase A | Días de SS clase A |
|---|---|---|
| Distribución alimentación | 99-99,5% | 2-4 días |
| Farma y sanitario | 99,5-99,9% | 5-10 días |
| Recambio industrial crítico | 99% | 10-20 días |
| Ferretería y suministro B2B | 95-97,5% | 7-14 días |
| Retail moda | 90-95% | 14-21 días |
| Consumibles oficina | 90% | 5-10 días |
El número de días de SS depende tanto del nivel de servicio como de la dispersión real de demanda y lead time. Dos empresas del mismo sector pueden tener SS muy distintos si uno trabaja con proveedor local (σ_LT baja) y otro importa de Asia.
El stock de seguridad bien calculado no es seguridad emocional: es estadística aplicada al capital circulante.