Qué es un indicador logístico y por qué “mide lo que importa”
Un indicador (KPI) es una medida cuantitativa que traduce el desempeño de la operación en señales para decidir. En logística, conviene separar dos familias: servicio (lo que vive el cliente: cumplimiento, disponibilidad, calidad) y eficiencia (lo que cuesta y cuánto esfuerzo consume: productividad, tiempos, costos). Un buen KPI tiene: definición única, fórmula, fuente de datos, frecuencia, responsable, umbrales (verde/amarillo/rojo) y una acción asociada cuando se sale de rango.
Indicadores clave orientados a servicio y eficiencia
1) OTIF (On Time In Full: a tiempo y completo)
Qué mide: porcentaje de pedidos entregados en la fecha prometida y con el 100% de las líneas/cantidades correctas.
Fórmula típica:
OTIF % = (Pedidos entregados a tiempo y completos / Pedidos totales entregados) * 100Cómo interpretarlo: un OTIF bajo puede venir de retrasos de transporte, preparación lenta, quiebres de stock o errores de picking. Es un KPI “resumen” de servicio; úsalo para priorizar investigación, no para culpar.
Decisiones que habilita: ajustar promesas de entrega, reforzar capacidad en picos, revisar reglas de asignación de inventario, definir transportistas/ventanas de corte.
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Riesgos si se usa mal: prometer plazos más largos para “subir OTIF”, o dividir pedidos para cumplir “a tiempo” pero incompletos (maquillaje). Para evitarlo, acompáñalo con tiempo de ciclo y fill rate.
2) Fill rate (tasa de surtido)
Qué mide: qué proporción de la demanda se satisface desde stock en el primer intento (por pedido, por línea o por unidades).
Fórmulas comunes:
Fill rate por líneas % = (Líneas entregadas completas / Líneas pedidas) * 100Fill rate por unidades % = (Unidades entregadas / Unidades pedidas) * 100Cómo interpretarlo: si el fill rate cae, suele indicar quiebres, mala parametrización de reabastecimiento, inventario inexacto o asignación incorrecta (reservas, prioridades).
Decisiones que habilita: ajustar puntos de pedido/stock de seguridad, revisar surtido, priorizar SKUs críticos, mejorar exactitud de inventario.
Riesgos si se usa mal: inflar inventarios para subir fill rate sin mirar costo y obsolescencia. Mitigación: acompañar con rotación o días de inventario (si ya los usas internamente) y con costo por entrega.
3) Exactitud de inventario
Qué mide: coincidencia entre el inventario registrado y el físico (por SKU-ubicación o por total).
Fórmula típica:
Exactitud % = (Ítems/ubicaciones correctas / Ítems/ubicaciones contadas) * 100Cómo interpretarlo: una exactitud baja genera promesas incumplidas, re-trabajo y urgencias. Es un “KPI raíz” porque impacta fill rate, OTIF y productividad.
Decisiones que habilita: definir conteos cíclicos por criticidad (ABC), reforzar disciplina de movimientos, mejorar etiquetado/ubicaciones, revisar mermas y ajustes.
Riesgos si se usa mal: hacer conteos “para el número” sin corregir causas (errores de recepción, devoluciones mal reintegradas, picking sin confirmación). Mitigación: enlazar cada ajuste a una causa y acción.
4) Productividad de picking
Qué mide: rendimiento del preparado de pedidos (líneas/hora, unidades/hora o pedidos/hora por persona o por estación).
Fórmulas ejemplo:
Líneas por hora = Líneas pickeadas / Horas hombre de pickingPedidos por hora = Pedidos preparados / Horas hombreCómo interpretarlo: útil para dimensionar personal, comparar turnos y detectar cuellos de botella (layout, recorridos, reabastecimiento interno, calidad de datos).
Decisiones que habilita: reorganizar zonas, aplicar batch/ola, mejorar ubicaciones (fast movers cerca), definir estándares de trabajo.
Riesgos si se usa mal: presionar velocidad y aumentar errores/daños. Mitigación: medir junto con tasa de errores (por ejemplo, reclamos por faltantes/sobrantes) y daños.
5) Tiempo de ciclo de pedido (order cycle time)
Qué mide: tiempo desde que el pedido entra (confirmado) hasta que se entrega o queda listo para retiro, según tu promesa.
Fórmula:
Tiempo de ciclo = Fecha/hora entrega (o listo) - Fecha/hora ingreso pedidoCómo interpretarlo: analiza promedio y percentiles (p50/p90) para entender variabilidad. Un promedio “bueno” puede ocultar muchos casos tardíos.
Decisiones que habilita: definir cut-off, priorización, capacidad por franja, acuerdos con transporte, automatizar confirmaciones.
Riesgos si se usa mal: acelerar liberación de pedidos sin stock confirmado o sin control de calidad, generando devoluciones. Mitigación: reglas claras de “pedido liberable” y control de exactitud.
6) Costo por entrega
Qué mide: costo total asociado a entregar un pedido (transporte + manipulación + empaques + reprocesos atribuibles), dividido por entregas.
Fórmula base:
Costo por entrega = (Costos logísticos atribuibles al período / Entregas del período)Cómo interpretarlo: segmenta por zona, transportista, tipo de servicio (express/estándar), peso/volumen, y por “entrega fallida”. Un costo promedio sin segmentación confunde.
Decisiones que habilita: rediseño de tarifas, mínimos de compra, consolidación de rutas, cambios de embalaje, negociación con transportistas.
Riesgos si se usa mal: recortar costo bajando servicio (más fallas, más reclamos) o trasladar costos a otras áreas (más devoluciones). Mitigación: mirar junto con OTIF y devoluciones/daños.
7) Tasa de devoluciones
Qué mide: proporción de pedidos o unidades que regresan por cualquier motivo.
Fórmulas:
Devoluciones % (por pedidos) = (Pedidos devueltos / Pedidos entregados) * 100Devoluciones % (por unidades) = (Unidades devueltas / Unidades entregadas) * 100Cómo interpretarlo: separa por motivo (error de preparación, daño, producto incorrecto, talla/modelo, arrepentimiento, entrega fallida). Si no hay motivo, el KPI no sirve para mejorar.
Decisiones que habilita: mejorar control de calidad, embalaje, validaciones de picking, información al cliente, reglas de entrega.
Riesgos si se usa mal: restringir devoluciones para “bajar el número” y dañar la experiencia. Mitigación: medir también tiempos de resolución y reincidencia por causa.
8) Tasa de daños
Qué mide: porcentaje de unidades/pedidos con daño atribuible a manipulación, embalaje o transporte.
Fórmula ejemplo:
Daños % = (Unidades dañadas / Unidades despachadas) * 100Cómo interpretarlo: un aumento suele correlacionar con cambios de embalaje, picos de demanda, personal nuevo, o transportistas/rutas específicas.
Decisiones que habilita: rediseñar empaque, capacitación, auditorías de carga, selección de transportista, mejora de estiba.
Riesgos si se usa mal: sobredimensionar embalaje y disparar costo por entrega. Mitigación: evaluar costo total (daños + empaque + flete por volumen).
Guía práctica paso a paso para implementar KPIs sin complicarse
Paso 1: Define el “diccionario” de cada KPI
- Nombre: OTIF
- Definición: pedido entregado en fecha prometida y completo
- Unidad: %
- Fórmula: como se calcula
- Fuente: planilla, ERP, sistema de envíos, comprobante de entrega
- Frecuencia: semanal (operación) y mensual (gestión)
- Responsable: rol que lo mantiene
- Segmentos: canal, zona, transportista, familia de producto
- Umbrales: verde/amarillo/rojo
- Acción: qué se hace si está en amarillo/rojo
Paso 2: Asegura datos mínimos y consistentes
- Fecha prometida y fecha real de entrega (o “listo para retiro”).
- Pedido: líneas pedidas vs líneas entregadas, y cantidades.
- Inventario: conteos cíclicos con registro de diferencias.
- Horas hombre por proceso (picking) y volumen procesado.
- Costos: transporte facturado + costos internos estimados (aunque sea con una tasa simple por pedido).
- Motivos de devolución/daño con catálogo corto (5–10 motivos).
Paso 3: Empieza con pocos KPIs y agrega segmentación
Para una pyme, un set inicial práctico es: OTIF, fill rate, exactitud de inventario, productividad de picking, tiempo de ciclo, costo por entrega, devoluciones y daños. Primero mide total; luego segmenta por 1 o 2 dimensiones (por ejemplo, zona y transportista) para encontrar palancas reales.
Paso 4: Define umbrales realistas y acciones preacordadas
Los umbrales deben disparar acciones, no discusiones. Ejemplo: si OTIF cae por debajo de X, se revisan las 10 incidencias más repetidas y se ejecuta un plan de corrección con responsable y fecha.
Cómo leer KPIs sin caer en trampas (comportamientos indeseados)
| KPI | Trampa típica | Cómo prevenirla |
|---|---|---|
| OTIF | Alargar promesas o excluir pedidos “difíciles” | Auditar promesa vs estándar; medir OTIF por canal/cliente y % pedidos excluidos |
| Fill rate | Subir inventario sin control | Revisar costo por entrega y obsolescencia; segmentar por SKUs críticos |
| Exactitud inventario | Contar mucho y corregir poco | Obligar a registrar causa y acción por ajuste |
| Productividad picking | Más velocidad, más errores/daños | Vincular a reclamos, devoluciones y daños; muestreos de calidad |
| Tiempo de ciclo | “Cerrar” pedidos sin entregar realmente | Definir hitos claros (entregado vs despachado); usar confirmación de entrega |
| Costo por entrega | Recortar servicio y generar reintentos | Medir entregas fallidas y OTIF; costo por entrega exitosa |
| Devoluciones | Endurecer política para bajar el % | Medir reclamos/CSAT interno si aplica; separar devoluciones por causa controlable |
| Daños | Sobre-embalar y encarecer | Comparar costo total: daños + empaque + flete volumétrico |
Ejemplos de tableros simples para pymes (semanal y mensual)
Tablero semanal (operación): foco en control y reacción
Objetivo: detectar desvíos rápido y corregir en la semana.
| KPI | Meta | Verde | Amarillo | Rojo | Acción correctiva sugerida |
|---|---|---|---|---|---|
| OTIF | ≥ 95% | ≥ 95% | 92–94.9% | < 92% | Revisar top 20 pedidos fallidos; clasificar causa (stock/operación/transporte); plan 48h |
| Fill rate (líneas) | ≥ 97% | ≥ 97% | 95–96.9% | < 95% | Lista de SKUs con quiebre; revisar reposición y reservas; ajustar prioridades |
| Productividad picking (líneas/h) | Según estándar | ≥ estándar | -5% a -0.1% | < -5% | Verificar faltantes de reabastecimiento interno, layout, olas; balancear personal |
| Tiempo de ciclo p90 | ≤ promesa | ≤ promesa | +0 a +10% | > +10% | Revisar cut-off, colas de packing, capacidad de despacho; priorizar atrasados |
| Daños % | ≤ 0.5% | ≤ 0.5% | 0.51–0.8% | > 0.8% | Auditar embalaje y manipulación; identificar transportista/ruta; reforzar protección |
Tablero mensual (gestión): foco en tendencias y decisiones
Objetivo: ver tendencia, segmentar y decidir inversiones/cambios.
| KPI | Meta | Vista recomendada | Decisiones típicas |
|---|---|---|---|
| OTIF | ≥ 95% | Total + por transportista + por zona | Cambio de proveedor, ventanas de entrega, rediseño de promesa |
| Costo por entrega | Presupuesto | Total + por zona + por tipo de servicio | Tarifas, mínimos de compra, consolidación, negociación |
| Exactitud inventario | ≥ 98–99% | Por familia/SKU crítico + por almacén/zona | Conteo cíclico, disciplina de movimientos, mejoras de recepción |
| Devoluciones % | Según industria | Por motivo + por categoría | Mejoras de calidad, validaciones, información de producto, embalaje |
| Tiempo de ciclo (promedio y p90) | Según promesa | Por canal + por franja horaria | Capacidad, turnos, cut-off, automatización |
Tip práctico: en pymes, un tablero puede vivir en una hoja de cálculo con 10–15 filas y segmentación simple. Lo importante es que cada celda “amarilla/roja” tenga una acción y un dueño.
Esquema de gestión de incidencias: registro, causa raíz básica, acción y verificación
1) Registro (capturar el hecho de forma útil)
Define una plantilla única para incidencias (en un formulario o planilla). Campos mínimos:
- ID de incidencia
- Fecha y proceso (picking, packing, despacho, transporte, inventario)
- Pedido/SKU involucrado
- Tipo (tarde, incompleto, error de producto, daño, devolución, entrega fallida)
- Impacto (cliente afectado, costo estimado, reintento, nota de crédito)
- Responsable de análisis
- Evidencia (foto, comprobante, tracking, conteo)
2) Causa raíz básica (sin burocracia)
Usa un enfoque simple: clasificación + 5 porqués (máximo 5 minutos por caso, más profundo solo para repetitivos).
- Clasificación inicial: Stock / Datos / Proceso / Personas / Proveedor / Transporte / Cliente
- 5 porqués (ejemplo): “¿Por qué llegó incompleto?” → faltó una línea → no se pickeó → ubicación vacía → reabastecimiento interno no ejecutado → no había alerta de mínimo en zona de picking.
Para incidencias repetidas, crea un “top 5 causas del mes” y trabaja sobre esas, no sobre casos aislados.
3) Acción (corrección inmediata y acción preventiva)
- Corrección inmediata: lo necesario para resolver el caso (reenvío, reembolso, re-picking, cambio de transportista).
- Acción preventiva: cambio para que no se repita (ajuste de layout, regla de reposición, checklist de embalaje, capacitación, validación en sistema).
- Dueño y fecha: cada acción debe tener responsable y vencimiento.
4) Verificación (confirmar que funcionó)
Define cómo comprobarás el resultado:
- Indicador asociado: por ejemplo, si la acción fue sobre embalaje, verifica caída en daños % en 2–4 semanas.
- Muestreo: auditoría de 20 pedidos o 1 semana de envíos del transportista afectado.
- Criterio de cierre: “cerrado” solo si hay evidencia (KPI mejora o auditoría OK).
Plantilla rápida de incidencia (lista para copiar)
ID: INC-____ Fecha: ____ Proceso: ____ Pedido: ____ SKU: ____ Tipo: ____ Impacto: ____ Evidencia: ____ Clasificación: (Stock/Datos/Proceso/Personas/Proveedor/Transporte/Cliente) 5 Porqués (resumen): ____ Corrección inmediata: ____ Acción preventiva: ____ Responsable: ____ Fecha compromiso: ____ Verificación (método): ____ Estado: (Abierta/En curso/Cerrada)
