Planificación de ventas y operaciones (S&OP)

Por Joannes Vermorel, febrero de 2020

La planificación de ventas y operaciones (S&OP) es una práctica corporativa cuyo objetivo es mejorar la ejecución de la cadena de suministro mediante una alineación más profunda con otras divisiones distintas de la cadena de suministro, principalmente ventas, finanzas y producción. Esto se traduce en un proceso mensual que comienza con los pronósticos de ventas y termina con planes de producción cuantificados. Esta práctica surgió en los años 80, junto con los sistemas ERP y MRP, que proporcionaron los números sobre los que basar los pronósticos.

El origen de la S&OP    Los cinco pasos de la S&OP    Antipatrones de la S&OP    Los límites de la S&OP    La propuesta de Lokad para S&OP    Referencias

El origen de la S&OP

La economía de posguerra de los años 50 y 60 fue, en muchos aspectos, bastante sencilla: mantener las ofertas acotadas, aumentar el rendimiento de la producción, reducir los precios a través de economías e escala y, por último, aumentar la demanda a través de los medios masivos. Sin embargo, para fines del siglo XX, las cadenas de suministro habían superado este modelo: gamas de productos más amplias, más ubicaciones geográficas, más niveles. Esto llevó a muchas ineficiencias en el proceso, y la noción de cadena de suministro surgió como una práctica distintiva de logística. En este contexto, se acuñó en los años 80 el concepto de S&OP cuando las empresas empezaron a darse cuenta de que las desalineaciones internas generaban importantes gastos generales. Tanto la S&OP (1) como los silos de información (2) se formalizaron en 1988.

En la práctica, en los años 80, algunas grandes empresas comenzaron a darse cuenta de que había una serie de problemas que se habían vuelto prevalentes en sus cadenas de suministro:

• La empresa podía afrontar al mismo tiempo excedentes de stock significativos y bajos niveles de servicio.
• Equipos de ingeniería sobredimensionados acababan por descartar la mayoría de las iniciativas de I+D, pero se retrasaban en la entrega de productos importantes.
• Al invertir sus esfuerzos en los productos equivocados, los equipos de marketing acababan por amplificar tanto los problemas de sobreproducción como los de subproducción.
  

Ante estos problemas, la S&OP presentó una nueva respuesta doble. Por un lado, la alineación de toda la empresa, desde I+D hasta las actividades marketing, tenía que pasar a ser responsabilidad directa de la alta dirección, incluidos los CEO. Esta alineación se generaría siguiendo un proceso específico delineado por la S&OP. Por el otro, el proceso pasaría a estar explícita y cuantitativamente guiado por los datos, una novedad a fines de los años 80 que se había vuelto posible con la popularización de los niveles de stock y los movimientos de stock electrónicos a gracias a la adopción de los ERP.

Los cinco pasos de la S&OP

El proceso de S&OP es cíclico, con una serie de pasos que se suceden cada año, trimestre o mes, dependiendo de las elecciones que haga la empresa. Se espera que el CEO de la empresa sea responsable del proceso y se asegure de que las diferentes partes interesadas destinen a la iniciativa de S&OP los recursos necesarios para generar los beneficios buscados para toda la empresa. El proceso debería constar de los siguientes pasos:

• Pronóstico de ventas: Se consolidan los datos de ventas históricos, así como la información estratégica cuantitativa proporcionada por los equipos de ventas, generalmente mediante un proceso ascendente, que comienza con los empleados de ventas. Se elaboran los pronósticos de demanda sin procesar.
• Planificación de la demanda: Se evalúan y se validan los pronósticos de demanda. Se agrega información estratégica estructural sobre la demanda futura y se identifican los riesgos estratégicos, que pueden no estar reflejados en los pronósticos sin procesar, como las fuentes de variabilidad esperada (por ej. acciones de marketing).
• Planificación del suministro: Se evalúan y se validan las capacidades proyectadas necesarias para satisfacer la demanda, teniendo en cuenta las variabilidades proyectadas tanto de la demanda como del suministro. Se priorizan y se programan las operaciones necesarias.
• Reconciliación de planes: Se reconcilia el plan de demanda con respecto al plan de suministro y se evalúa el rendimiento financiero global de la empresa (márgenes brutos, flujo de caja, retención de cliente a largo plazo, etc.).
• Finalización de planes: Se finaliza y se publica el plan para que toda la empresa pueda acceder a él y esto permita que las partes interesadas procedan con sus respectivas contribuciones al plan.
  

El proceso de S&OP incluye una serie de reuniones que tienen como objetivo fomentar la concentración, la alineación y la sincronización entre todas las funciones de la organización. Esas reuniones generalmente son la oportunidad para volver a planificar, utilizando el plan anterior como punto de partida de la discusión y para concentrar los esfuerzos en los puntos que más necesitan de correcciones.

A nivel de software, la S&OP recurre a la columna vertebral transaccional de la empresa, es decir, el ERP (planificación de recursos empresariales), el MRP (planificación de requisitos de materiales), el WMS (sistema de gestión de almacenes), el TMS (sistema de gestión de transportes), para obtener los datos históricos relevantes, aunque generalmente delega la carga de trabajo analítico a los componentes de software específicos, generalmente un APS (planificación y programación avanzada). El componente APS respalda explícitamente a la S&OP tanto desde una perspectiva numérica —para calcular los pronósticos estadísticos— como desde una perspectiva de flujo de trabajo, para permitirles a los usuarios corregir y validar los números.

Antipatrones de la S&OP

A pesar de las afirmaciones de varios proveedores de que las mejores empresas operan de acuerdo con la S&OP, la mayoría de las implementaciones presentan defectos similares, que son intrínsecos a la naturaleza misma de la S&OP, y son los siguientes:

• Algunas partes involucradas tienen incentivos estructurales para distorsionar el proceso de S&OP de formas que no pueden contrarrestarse sin introducir otros problemas. Por ejemplos, el sandbagging se refiere a la práctica difusa de establecer objetivos altamente conservadores para luego superar las expectativas, un factor que generalmente determina la adjudicación de ascensos/bonus en la empresa.
• El número mismo de partes involucradas en la S&OP generalmente lleva al diseño por comité, en el que la empresa es incapaz de emprender acciones decisivas que podrían ser esenciales para su supervivencia, como aquellas decisiones que podrían suscitar antagonismo entre muchos participantes.
• Incluso en las situaciones más favorables, el proceso de S&OP lleva inevitablemente mucho tiempo a los equipos de gestión de la empresa. El hecho de que los gastos generales de S&OP sean un mal necesario es discutible, pero es siempre un proceso pesado.
• Los pronósticos son, en cierta medida, siempre incorrectos y una fuente de conflicto entre las partes. Los intentos de mejorar la precisión del pronóstico casi siempre implican una mayor complejidad del software, a expensas de la fiabilidad. El pronóstico estadístico tiende a ser confuso para la mayoría de las partes involucradas, incluido, a menudo, el proveedor de software mismo.
  

Es notable, también, que la mayoría de las críticas —válidas o no— que se le hacen a la S&OP se descartan aplicando la falacia del "falso escocés". El profesor de filosofía Bradley Dowden da el siguiente ejemplo de la aplicación de la falacia:


De hecho, en la mayoría de las empresas que tienen dificultades con su proceso de S&OP, todos están de acuerdo en que el problema es su modo imperfecto de S&OP, en lugar de considerar un punto de vista alternativo: si bien la S&OP puede ser un factor necesario para hacer funcionar la empresa, tiene desventajas predecibles.

Los límites de la S&OP

Como sucede con casi todas las ideas, la S&OP es un producto de su época: los años 80. Desde esa década, la práctica de la optimización predictiva de las cadenas de suministro ha evolucionado de maneras que no eran del todo concebibles en esa época. Por lo tanto, podría argumentarse lo siguiente:

• La S&OP aplica una perspectiva simplista del "futuro": pronósticos clásicos de series temporales que intentan reflejar la demanda futura esperada. Los pronósticos probabilísticos no existen en la S&OP. Riesgos colaterales, proveedores y competidores asociados tampoco son parte del modelo.
• La S&OP es lenta porque se concentra en una perspectiva "con intervención humana". Muchas empresas nunca logran implementar una S&OP mensual y se quedan con las revisiones trimestrales del plan. Al contrario, las cadenas de suministro modernas ahora operan con decisiones impulsadas por máquinas entregadas con latencias casi nulas (minutos o menos).
• La S&OP no está orientada a amplios entornos de aplicación interconectados que incluyan mercados digitales, tanto del lado de la demanda como del suministro, en los que las empresas buscan no solo la alineación interna sino también a nivel de mercado (por ej., aprovechando datos de inteligencia competitiva).
• S&OP le resta importancia a las deseconomías de escala, que aún no se comprendían del todo en los años 80 y han empeorado bastante en un mundo en el que las cadenas de suministro ahora son enormemente más complejas, no solo a nivel físico (más productos, más niveles, más transportistas, etc.), sino también a nivel de TI (trazabilidad, cumplimiento, riesgo cibernético, etc.).
  

En conclusión, la S&OP identifica correctamente muchos desafíos que siguen siendo centrales en las cadenas de suministro modernas, como la necesidad de una alineación de toda la empresa y la importancia de decisiones impulsadas por los datos. Sin embargo, las recetas ofrecidas por los procesos generalmente identificados como S&OP son anticuadas.

La propuesta de Lokad para S&OP

Las mejores prácticas son blancos móviles. Nuestra crítica general es que la S&OP no crece gradualmente: los recursos humanos que necesitan los procesos de S&OP se consumen en lugar de invertirse. Las cadenas de suministro, sin embargo, ahora están impulsadas por fórmulas numéricas entregadas por sistemas de software. La S&OP se concentra en mejorar los resultados finales, un proceso que resulta interminable, ya que los datos de entrada se actualizan constantemente. Al contrario, los métodos modernos se concentran en mejorar los fórmulas numéricas mismas, lo que generalmente implica varias formas de estadística de alta dimensión (por ej., el machine learning) para luego dejar que esas fórmulas numéricas operen sin intervenciones manuales.

Referencias

• (1) El término S&OP fue acuñado por Dick Ling en el libro Orchestrating Success: Improve Control of the Business with Sales & Operations Planning, publicado en 1988.
• (2) El concepto de silo de información fue acuñado por Phil S. Ensor en un artículo de una página titulado The Functional Silo Syndrome, publicado en 1988.