Podrá parecer una paradoja, pero, si bien la cadena de suministro cuantitativa pone mucho énfasis en los métodos numéricos y las mediciones, nuestra experiencia nos dice que las métricas tienden a decirnos demasiado poco, y a menudo demasiado tarde, sobre si una iniciativa es la correcta o no . Casi todas las métricas se pueden manipular, y esto generalmente tiene un precio: la sostenibilidad del método adoptado. Por eso, la cadena de suministro cuantitativa busca mejoras evidentes: si las mejoras son tan sutiles que resulta necesario utilizar mediciones avanzadas para detectarlas, es muy probable que la iniciativa no valga la pena el esfuerzo y debiera considerarse un fracaso. En cambio, si las mejoras son notorias y consistentes en muchas métricas, y la cadena de suministro en conjunto parece más ágil y reactiva que nunca, es muy probable que la iniciativa haya sido un éxito.
Las métricas pueden manipularse
Existe un motivo por el que los ingenieros raramente se evalúan de acuerdo con métricas: son demasiado buenos manipulándolas, es decir, sacando ventaja de las métricas para su beneficio en lugar de en beneficio de la empresa. Las cadenas de suministro son complejas y es posible sacar ventaja de casi todas las métricas simples de modos que podrían ser muy destructivos para la empresa. Puede dar la sensación de que este tema es solo cuestión de atar los cabos sueltos que quedan en las métricas. No obstante, nuestra experiencia indica que casi nunca se acaban los cabos sueltos por atar.
Una historia de ingeniería inversa de métricas
Tomemos un e-commerce ficticio como ejemplo. La dirección decide que los niveles de servicio deben mejorarse y, por lo tanto, el nivel de servicio se convierte en la métrica principal. El equipo de cadena de suministro comienza a trabajar según esta métrica, y encuentra una solución que consiste en aumentar significativamente los niveles de stock, lo que hace que la empresa incurra en costos enormes.
Como resultado, la dirección cambia las reglas: define la cantidad máxima de stock, estableciendo el límite dentro del cual debe operar el equipo. El equipo revisa sus números y se da cuenta de que el modo más fácil para disminuir los niveles de stock es marcar grandes cantidades de stock como
muerto , lo que desencadena promociones agresivas. Los niveles de stock efectivamente bajan, pero los márgenes brutos también se reducen significativamente en el proceso.
Una vez más, el problema no pasa inadvertido, y las reglas se cambian otra vez. Se introduce un nuevo límite para la cantidad de stock que puede acabar por marcarse como
muerto. La implementación de esta nueva regla requiere mucho esfuerzo, porque la cadena de suministro de repente se enfrenta a stock
viejo al que tendrán que aplicarse descuentos importantes. Para hacer frente a esta nueva regla, el equipo aumenta la cuota de transporte aéreo con respecto al transporte marítimo. Los tiempos de entrega se reducen, los stocks bajan, pero los costos operativos suben a toda velocidad.
Para poder gestionar los costos operativos que se están saliendo de control, la dirección cambia las reglas una vez más, y pone un límite superior al porcentaje de productos que pueden transportarse por aire. Una vez más, la nueva regla genera un caos, porque desencadena una serie de situaciones de desabastecimiento que podrían haberse evitado utilizando el transporte aéreo. Como resultado de haberse visto obligado a operar bajo limitaciones cada vez más estrictas, el equipo comienza a dejar de aprovechar los descuentos ofrecidos por los proveedores. Comprar menores cantidades es también un modo de reducir los tiempos de entrega. Sin embargo, una vez más, los márgenes brutos se reducen en el proceso.
Restablecer los precios de compra resulta ser un objetivo mucho más escurridizo para la dirección. No existe una regla simple que pueda hacer frente a este desafío y, en cambio, se introducen innumerables objetivos de precio para cada subcategoría de producto. Muchos objetivos resultan ser poco realistas y llevan a cometer errores. A fin de cuentas, la imagen de la cadena de suministro es cada vez más confusa. Presionado por todas partes, el equipo de cadena de suministro comienza a adaptar una función poco clara del proceso de planificación de la demanda: la lista de sustitución de productos.
De hecho, la dirección se dio cuenta desde el principio del proceso que algunos desabastecimientos no afectaban tanto como otros, porque algunos de los productos que estaban en falta tenían varios sustitutos casi perfectos. Como consecuencia, todos estuvieron de acuerdo en que los desabastecimientos de esos productos podrían descontarse en gran medida al calcular el nivel de servicio total. Sin embargo, ahora, el equipo de cadena de suministro, que trabaja bajo una terrible presión, está comenzando a extender el objetivo de esta lista un poco más allá del propósito original: los productos que no son tan similares se incluyen en la lista como sustitutos casi perfectos. Las métricas de nivel de servicio mejoran, pero el negocio no.
La trampa del éxito
Las métricas pueden manipularse, y si al equipo se le dan incentivos tóxicos, las métricas acabarán por aprovecharse de un modo engañoso. Sin embargo, la situación no es tan terrible como puede parecer. De hecho, nuestra experiencia indica que, con excepción de culturas empresariales realmente disfuncionales, los empleados generalmente no tienden a sabotear su línea de trabajo. Al contrario: hemos visto que la mayoría de los empleados se enorgullece en hacer lo correcto, incluso cuando esto significa que las políticas de la empresa deben flexibilizarse un poco.
Por lo tanto, en lugar de quitarle libertad al equipo a cargo de implementar la estrategia de optimización de la cadena de suministro, es importante alentarlo para que cree un conjunto de métricas que aclare la iniciativa de la cadena de suministro en conjunto. La función de la dirección no es hacer cumplir reglas creadas sobre la base de esas métricas, sino desafiar el pensamiento estratégico que subyace a esas métricas. A menudo, el objetivo inmediato no debería siquiera ser la mejora de los valores de las métricas, sino la mejora de la definición de las métricas mismas.
En realidad, no todas las métricas son igualmente valiosas para una empresa. Generalmente requiere un esfuerzo considerable crear métricas que den una perspectiva significativa sobre el negocio. Esta tarea requiere no solo un buen conocimiento de la estrategia de negocio , sino también un profundo conocimiento de los datos subyacentes que vienen con incontables datos accidentales y otras peculiaridades numéricas. Por lo tanto, las métricas deberían considerarse, sobre todo, como trabajo en curso .
Hemos visto que un sólido indicador del éxito de cualquier proyecto de cadena de suministro es la calidad de las métricas que se establecen a lo largo de la iniciativa. Aún así, parece una paradoja, pero no existe ninguna métrica razonable para evaluar realmente la relevancia de esas métricas. Aquí exponemos algunos elementos que pueden ayudar a evaluar la calidad de las métricas:
- ¿Existe un consenso dentro de los diferentes equipos de la cadena de suministro de que las métricas capturan la esencia del negocio? ¿O de que las perspectivas de negocios promocionadas implícitamente por las métricas no son ni miopes ni manipuladas?
- ¿Las métricas vienen con una profundidad real cuando se trata de reconciliar los números con los impulsores económicos? La simplicidad es deseable, siempre y cuando no tenga como resultado una malinterpretación del panorama global.
- ¿Los datos accidentales se gestionan adecuadamente? Generalmente, existen docenas de soluciones sutiles que deben considerarse al procesar los datos extraídos de los sistemas de la empresa. Nuestra experiencia nos dice que hay que sospechar cuando los datos no procesados parecen ser suficientemente buenos, ya que esto generalmente significa que hay problemas que no han sido identificados como tales.
- ¿Las decisiones generadas a partir de las métricas elegidas tienen sentido? Si una decisión que está alineada con las métricas parece no tener sentido, es muy probable que así sea, y que el problema se encuentre a menudo en la métrica misma.
De muchas maneras,
la creación de buenas métricas es como orientar la gravedad hacia un pozo de éxito: a menos que algo intervenga, el la acción natural es que ruede por la ladera hasta el fondo, que es precisamente donde se encuentra el éxito. No es necesario conocer la profundidad exacta del pozo, siempre que cada paso que se dé hacia allí esté dando resultado positivos para la empresa.
Decisiones sensatas generan mejor rendimiento
En la cadena de suministro, incluso las mejores métricas vienen acompañadas de una desventaja importante: los números generalmente llegan tarde a la fiesta. Los tiempos de entrega pueden ser prolongados y las decisiones que se tomaron hoy pueden no tener impacto visible durante semanas, si no meses. Además, la cadena de suministro cuantitativa, que pone mucho énfasis en las mejoras iterativas e progresivas, complica aún más la cuestión. Y, sin embargo, los métodos no progresivos serían aún peores, por otros motivos. Por lo tanto, las métricas no pueden ser la única señal utilizada para evaluar si la iniciativa está yendo en la dirección correcta.
La generación de decisiones sensatas es una señal simple, aunque subestimada, de un rendimiento superior. De hecho, a menos que a su empresa ya le esté yendo extremadamente bien con su cadena de suministro, es muy probable que los sistemas sigan elaborando decisiones
descabelladas que lo equipos de la cadena de suministro advierten y corrigen manualmente. El objetivo de todas estas
alertas o mecanismos reactivos similares es precisamente mitigar los problemas continuos a través de esfuerzos correctivos manuales constantes.
Llevar a la iniciativa de cadena de suministro cuantitativa hasta el punto en que todas las decisiones —generadas de un modo completamente robotizado— sean consideradas sensatas o seguras es un logro mucho mayor del que la mayoría de los profesionales cree. El énfasis en las decisiones
robotizadas es importante aquí: para respetar las reglas, no debería necesitarse ninguna intervención humana. Y con
sensatas nos referimos a las decisiones que los profesionales miran que buenos ojos incluso después de pasar horas investigando el caso, algo que naturalmente no puede hacerse de manera rutinaria debido a la cantidad de decisiones similares que debe tomarse todos los días.
Nuestra experiencia indica que, cada vez que las decisiones automatizadas se consideran, el rendimiento se materializa más tarde, cuando esas decisiones realmente se ponen a prueba aplicadas a la producción. De hecho, la prueba de
sensatez es una prueba muy rigurosa para la lógica de la toma de decisiones. A menos que su empresa ya esté utilizando algo muy similar a la cadena de suministro cuantitativa, es muy probable que los sistemas existentes que su empresa tiene implementados no estén ni cerca de pasar esa prueba. Como resultado, se cometen errores inadvertidos todo el tiempo, y la empresa acaba por pagar muy caro todo este flujo continuo de problemas.
Luego, desde un punto de vista operativo, apenas las decisiones de la cadena de suministro se automatizan, los equipos de cadena de suministro se ven liberados de la esclavitud de tener que alimentar a su propio sistema con un flujo interminable de entradas manuales. Esas ganancias de productividad pueden reinvertirse en lo que realmente importa: en el perfeccionamiento de la estrategia de la cadena de suministro misma, o en el monitoreo de proveedores más en detalle para abordar los problemas de la cadena de suministro que se originan de ese lado. El aumento en el rendimiento logrado a través de la optimización puramente cuantitativa de la cadena de suministro se intensifica por las ganancias obtenidas por los equipos de la cadena de suministro, que finalmente tienen tiempo para mejorar los procesos y los flujos de trabajo.
