Calculadora de Stock de Seguridad y Punto de Reposición🌎 Actualizado mayo de 2026

El nivel de servicio es la probabilidad de no quedarte sin stock durante un ciclo de reposición. Un 95% significa que en 95 de cada 100 ciclos vas a tener stock suficiente hasta que llegue la próxima reposición. La elección depende del trade-off entre costo de stock y costo de quiebre: usá 95% (Z=1,65) como estándar para retail general — es lo que la industria adopta por default; subí a 97,5% (Z=1,96) o 99% (Z=2,33) para productos críticos, de alto margen o donde el cliente no espera (medicamentos, repuestos urgentes, electrónica top); bajá a 90% (Z=1,28) para productos de bajo margen o fácilmente sustituibles (commodities, productos con sustitutos cercanos en tu propia tienda). Recordá: subir el nivel de servicio cuesta cada vez más caro — pasar de 95% a 99% suele duplicar el stock de seguridad.

Hay tres caminos. (1) Estimación por rango: tomá la demanda diaria máxima y mínima de las últimas semanas y dividí por 4 — por ejemplo si vendés entre 10 y 30 unidades/día, σ ≈ (30−10)/4 = 5. Es rápido pero impreciso. (2) Cálculo con Excel/Sheets: pegá las ventas diarias de los últimos 30-90 días en una columna y usá =DESVEST.M(rango) (en Sheets =STDEV(rango)). Es lo más confiable. (3) Regla del pulgar: la desviación suele ser entre 20% y 40% de la demanda promedio para productos típicos de retail. Si vendés 20 unidades/día, esperá σ entre 4 y 8. Lo importante es usar al menos 30 días de datos para que la desviación sea representativa y revisarla cada 3-6 meses.

Parcialmente. Si tu negocio tiene picos claros (verano vs invierno, Hot Sale, Navidad, vuelta al cole), el promedio anual y la desviación anual no representan ni la temporada alta ni la baja — usar un solo número te lleva a quiebres en pico y sobre-stock en valle. La solución es calcular dos o más SS por temporada: en temporada alta tomás las ventas diarias de los meses pico y calculás demanda promedio y σ específicas, y lo mismo para baja. Ejemplo: una tienda de aire acondicionados puede tener SS = 30 unidades para diciembre-febrero y SS = 8 unidades para junio-agosto. También conviene ajustar el lead time si el proveedor tarda más en pico (lo cual es común). Recalculá antes de cada cambio de temporada.

La fórmula simple SS = Z × σd × √LT asume lead time constante. Si tu proveedor varía mucho (ej: entre 3 y 14 días), tenés que usar la fórmula extendida que incluye variabilidad del lead time: SS = Z × √(LT × σd² + d² × σLT²), donde σLT es la desviación estándar del lead time. Atajo práctico: en esta calculadora podés cargar el lead time máximo histórico en lugar del promedio — te va a dar un SS más alto, pero garantiza protección contra el peor escenario. Otra opción es renegociar con el proveedor un SLA de entrega con penalidad por demora, o sumar un proveedor alternativo. La variabilidad del lead time es uno de los principales drivers de stock excesivo en pymes argentinas con proveedores importados.

Con clasificación ABC (regla 80/20 de Pareto). Ordená tus productos por volumen de ventas anuales: los productos A son el 15-20% del catálogo que genera el 70-80% de los ingresos; los productos B son el 30% intermedio; los productos C son el 50-60% de SKUs que solo aportan el 5-10% de las ventas. Aplicá la fórmula completa con 95-99% de nivel de servicio a los A, simplificá a un SS estimado para los B (puede ser 1-2 semanas de demanda promedio) y para los C podés bajar el nivel de servicio a 85-90% o incluso operar bajo pedido sin stock. Esto te permite enfocar el capital de trabajo donde más impacta y simplificar la operación de los SKUs de cola larga. Hay sistemas ERP (Tango, Bejerman, SAP B1) que calculan SS y reorder point por SKU automáticamente.

En dropshipping puro no manejás stock propio — el proveedor envía directo al cliente — así que el concepto de stock de seguridad no aplica. Lo relevante es el lead time total (pedido del cliente → entrega final) y la comunicación de expectativas. Si tu modelo es híbrido (stock propio de los productos top + dropshipping de la cola larga), usá la calculadora solo para los productos en stock — típicamente los A y B de tu clasificación ABC. Para el resto, lo crítico es transparentar al cliente el tiempo de entrega y tener un proveedor confiable. Si tu lead time de dropshipping es errático (ej: China sin stock local), considerá mantener un buffer chico en local para los productos con mayor demanda.

El costo de mantenimiento de inventario (holding cost) típico es del 15% al 25% del valor del stock por año, según la industria. Está compuesto por: costo del capital inmovilizado (lo que ese dinero podría rendir invertido — en Argentina con tasas reales fluctuantes esto pesa mucho), costo de almacenamiento (alquiler, electricidad, mano de obra), seguro contra incendio y robo, obsolescencia (electrónica, moda, productos con fecha de vencimiento) y merma (deterioro, roturas, robos hormiga). Para una pyme retail en Argentina la regla del 20% anual es razonable. Si tu SS vale $1.000.000, te cuesta aproximadamente $200.000/año mantenerlo. El cálculo de SS debe siempre cruzarse contra el costo del quiebre (venta perdida, cliente que no vuelve, daño reputacional) — el óptimo está donde estos dos costos se cruzan.

Son cosas distintas aunque a veces se usen como sinónimos. El stock de seguridad (safety stock) es el inventario extra calculado con la fórmula Z × σ × √LT que cubre la variabilidad de demanda y lead time durante el período de reposición. El stock mínimo suele ser un umbral arbitrario que cada empresa define por experiencia ("nunca tener menos de 20"). Y el punto de reposición (reorder point) es la suma del consumo esperado durante el lead time más el stock de seguridad — es el nivel exacto al que disparás el pedido. La fórmula completa es: Reorder Point = (Demanda diaria × Lead Time) + SS. Cuando tu stock cae a ese nivel, hacés el pedido y el SS te protege durante los días que tarda en llegar.

El modelo de Cantidad Económica de Pedido (EOQ) o fórmula de Wilson calcula cuánto pedir en cada pedido para minimizar el costo total (costo de hacer pedidos + costo de mantener stock): EOQ = √(2 × D × S / H), donde D es la demanda anual, S el costo de hacer un pedido y H el costo anual de mantener una unidad. Mientras tanto, el cálculo de stock de seguridad y reorder point te dice cuándo pedir. Los dos se complementan: una política de inventario completa tipo (Q, R) consiste en pedir EOQ unidades cada vez que el inventario llega al reorder point. EOQ optimiza el tamaño del lote contra los costos fijos de pedido, mientras que SS optimiza la protección contra variabilidad. Hay calculadora de EOQ Wilson en este sitio para complementar.

La fórmula asume que la demanda sigue una distribución normal, lo cual es una aproximación razonable para productos con demanda regular y volumen alto, pero falla con productos de baja demanda intermitente (ferretería especializada, repuestos raros). Para esos casos hay métodos específicos (Croston, Syntetos-Boylan-Approximation) que no aplican esta calculadora. También asume independencia entre días, lo cual no se cumple si hay autocorrelación temporal (efectos del fin de semana, paga de sueldos a fin de mes en Argentina). Con esos caveats, la fórmula es una excelente primera aproximación y la base de prácticamente todos los sistemas ERP comerciales. Para refinamiento, recalculá σ y demanda cada trimestre y ajustá Z según el costo real de tus quiebres.

En Excel o Google Sheets armás una tabla con una fila por SKU y columnas para: ventas diarias promedio (últimos 90 días), σ de la demanda (=DESVEST.M()), lead time del proveedor en días, factor Z (constante 1,65 para 95%), stock de seguridad (=Z<em>σ</em>RAIZ(LT)), reorder point (=(demanda*LT)+SS) y stock actual (link al sistema de ventas). Con formato condicional pintás rojo cuando stock_actual ≤ reorder_point. Eso te da una lista de pedidos urgentes sin necesidad de un sistema profesional. Para 50-200 SKUs es suficiente; arriba de eso conviene migrar a un ERP. Hay scripts Python/Pandas que automatizan esto, y los principales ERPs argentinos (Tango, Bejerman, Holistor) ya tienen este cálculo integrado en sus módulos de compras.