Por Joannes Vermorel, enero de 2017El ROI (retorno de la inversión) de una iniciativa de cadena de suministro depende del rendimiento de la tecnología de software y de las habilidades de las personas que ejecutan esa iniciativa. Sin embargo, el ROI también depende en gran medida del rendimiento actual de la cadena de suministro, teniendo en cuenta que un menor rendimiento da más lugar a mejoras. A continuación, ofrecemos una prueba sencilla que puede realizarse en minutos para evaluar el rendimiento actual de la cadena de suministro de su empresa. No obstante la simplicidad de esta prueba, creemos que proporciona una perspectiva más precisa que la mayoría de los benchmarks y auditorías exhaustivos de cadena de suministro que ofrece el mercado. Esto debería llevarle aproximadamente 5 minutos.
El rendimiento de su cadena de suministro en 12 preguntas
- ¿Su cadena de suministro puede operar sin Excel?
- ¿Considera que el análisis ABC es obsoleto?
- ¿Todos los datos relevantes son documentados por sus equipos de cadena de suministro?
- ¿Registra niveles de stock históricos?
- ¿Sus equipos de cadena de suministro monitorean la calidad de los datos?
- ¿Pronostica tiempos de entrega?
- ¿Evita intervenciones manuales en los pronósticos?
- ¿Gestiona limitaciones operativas —por ej., MOQ— como datos?
- ¿Cuantifica el costo de las fallas en la cadena de suministro?
- ¿Es posible dejar sin supervisión durante una semana a sus sistemas de toma de decisiones?
- ¿Puede recalcular todas las decisiones en una hora?
- ¿Las decisiones se priorizan en relación una con otra?
Si su empresa no está contestando que sí a al menos 10 de estas preguntas, significa que una iniciativa de cadena de suministro cuantitativa tiene el potencial de ofrecer un ROI significativo. Si no llega a 8 respuestas positivas, podría esperarse un ROI enorme. Si su empresa no llega a las 6 respuestas positivas, de acuerdo con nuestros parámetros, la optimización de la cadena de suministro ni siquiera ha comenzado.
1. ¿Su cadena de suministro puede operar sin Excel?
Si los equipos de la cadena de suministro están utilizando planillas de Excel para generar sus decisiones de rutina de cadena de suministro —como decidir las cantidades por comprar—, puede considerarse que las operaciones se están ejecutando a través de Excel. Si bien es perfectamente razonable utilizar Excel una vez cada tanto para explorar los datos o investigar un problema de la cadena de suministro al que se le había prestado poca atención en el pasado, mantener Excel actualizado sobre el proceso diario de la toma de decisiones no lo es. Excel no es la herramienta adecuada para generar miles o incluso millones de decisiones por día cuando una empresa desea entregar un proceso de cadena de suministro confiable. Si las decisiones de la cadena de suministro dependen de Excel, en la práctica, esto implica que esas decisiones están lejos de estar optimizadas como podrían.
2. ¿Considera que el análisis ABC es obsoleto?
El análisis ABC se reduce a la clasificación de miles de productos que su empresa está vendiendo en 3 o 5 clases definidas sobre la base de sus volúmenes de ventas recientes. Sin embargo, estas clases ABC no agregan ninguna información, sino que simplemente reflejan la demanda histórica, de un modo bastante rudimentario, debido a que la mayoría de la información original se pierde. El análisis ABC y todas sus variantes representan un método de análisis débil que intenta mitigar la complejidad de su cadena de suministro a través de aproximaciones muy imprecisas. Si las decisiones de la cadena de suministro se valen de reglas que involucran clases ABC, esas decisiones pueden mejorarse simplemente eliminando las clases ABC e introduciendo respuestas más granulares a la demanda futura proyectada.
3. ¿Todos los datos relevantes son documentados por sus equipos de cadena de suministro?
La parte importante de esta pregunta es
quién se ocupa de escribir la documentación. A menudo, existe poca o ninguna documentación disponible para los datos de la cadena de suministro, que incluyen —entre otras cosas— el historial de ventas, el historial de compras, los niveles de stock y el catálogo de productos. Sin embargo, incluso cuando esa documentación existe, puede que no haya sido escrita por los equipos de cadena de suministro, sino por los equipos de TI. La documentación de los datos tiene que escribirse desde una perspectiva de cadena de suministro; de lo contrario, está destinada a perderse en las sutilezas asociadas con los procesos de cadena de suministro de la empresa. La falta de documentación de datos dificulta muchos, si no la mayoría, de los intentos de corregir problemas de larga data y en curso de la cadena de suministro. En realidad, esos problemas generalmente se asocian con los casos límite que podrían haberse gestionado adecuadamente implementando reglas precisas y específicas para gestionar esos casos en particular. Sin embargo, debido a la falta de documentación orientada a la cadena de suministro, la empresa fracasa constantemente en la implementación de esas correcciones.
4. ¿Registra niveles de stock históricos?
No es posible optimizar lo que no se mide; y cuanto mejor sea la medida, más fácil será la optimización. La cadena de suministro requiere el mantenimiento de muchos conjuntos de datos históricos: historial de ventas, historial de movimientos de stock, etc. Sin embargo, demasiado a menudo, los niveles de stock históricos no se registran de modo adecuado. Si bien los proveedores de ERP/MRP/WMS pueden argumentar que esos datos serían una carga para sus sistemas, el registro de esos datos ya casi no representa un desafío gracias a las capacidades de almacenamiento de datos disponibles hoy en día. Por lo tanto, si sus sistemas de cadena de suministro no registran sus niveles de stock, lo más probable es que haya poco implementado para lidiar con los sesgos introducidos por los niveles de stock mismos.
5. ¿Sus equipos de cadena de suministro monitorean la calidad de los datos?
Una vez más, la parte importante de esta pregunta es
quién se encarga del monitoreo. La calidad de los datos de la cadena de suministro es un ingrediente clave para mantener un funcionamiento fluido de las operaciones de la cadena de suministro. Sin embargo, demasiado a menudo, los equipos de cadena de suministro tienen pocos o ningún medio para monitorear la calidad de sus propios datos y para actuar sobre ellos cuando los KPI comienzan a desviarse del camino original. El valor está en el ojo del que mira. La tarea de monitorear la calidad de los datos de la cadena de suministro y de corregir proactivamente los problemas que surgen con el tiempo no puede delegarse a los equipos de TI. En cambio, esta debería ser una de las principales responsabilidades de la cadena de suministro. Cuando la cadena de suministro no acepta esta responsabilidad, muchas fallas tienden a pasar inadvertidas e invariablemente se convierten en errores costosos —si bien generalmente dispersos— para la empresa.
6. ¿Pronostica tiempos de entrega?
Un buen pronóstico de demanda no es nada sin un buen pronóstico de tiempo de entrega. De hecho, para comprar o producir las cantidades adecuadas en el momento justo, la empresa tiene que anticipar correctamente no solo la demanda futura, sino también el plazo adecuado en el que deberá satisfacerse esa demanda. Los tiempos de entrega son variables y, al igual que la demanda, presentan muchos patrones estadísticos, como la estacionalidad y la incertidumbre. Por ejemplo, el Año Nuevo Chino aumenta los tiempos de entrega cuando la fabricación se realiza en China. Cuando los tiempos de entrega no se pronostican, la cadena de suministro tiende a reaccionar de modo deficiente a los tiempos de entrega variables, debido a que esas variaciones no están planificadas. El pronóstico estadístico de los tiempos de entrega aborda este desafío sin rodeos para poder aprovechar al máximo los pronósticos de demanda, que deberían ser generados "sobre" los pronósticos de tiempo de entrega.
7. ¿Evita intervenciones manuales en los pronósticos?
Si el pronóstico estadístico es incorrecto, debería corregirse el modelo estadístico subyacente. Si un modelo estadístico no cuenta con algunos datos críticos que el profesional de la cadena de suministro conoce de otra fuente, esos datos deberían ingresarse y ponerse a disposición del sistema. Si el modelo estadístico no puede aprovechar esta información adicional, el modelo debería sustituirse por uno mejor que pueda dar cuenta de esta información adicional. No existe motivo para tolerar las intervenciones manuales en los pronósticos o incluso en los modelos de pronóstico: no solo son una enorme pérdida de tiempo, sino que además distraen a los profesionales de la cadena de suministro de la resolución de los problemas subyacentes que originalmente generan la necesidad de la intervención manual.
8. ¿Gestiona limitaciones operativas —por ej., MOQ— como datos?
Además de los datos transaccionales, como el historial de ventas, hay muchos otros conjuntos de datos que son importantes para tomar decisiones de la cadena de suministro: MOQ (cantidades de orden mínimas), costos de transporte, volúmenes máximos de contenedor, descuentos del proveedor, cuotas comerciales, penalizaciones contractuales, etc. Dado que las operaciones de la cadena de suministro de rutina dependen de estos datos, deberían tratarse como datos de producción. Sin embargo, demasiado a menudo, ni siquiera se hace un seguimiento adecuado de los datos anteriormente citados ni siquiera dentro de los sistemas de TI de producción. En cambio, estos datos generalmente se almacenan en planillas de Excel o en bases de datos de Access que el departamento de TI ni siquiera conoce. El hecho de que todos esos datos no formen parte de los sistemas centrales de TI generalmente indica que el departamento de producción se vale de fuentes de datos no confiables, como las planillas de Excel o las bases de datos de Access. Como consecuencia, la cadena de suministro no está totalmente optimizada para afrontar del modo más eficiente el tipo de limitaciones mencionadas anteriormente.
9. ¿Cuantifica el costo de las fallas en la cadena de suministro?
De forma sistemática, las cadenas de suministro fracasan en su rendimiento: los desabastecimientos y el inventario muerto son cosas de todos los días. Si bien no hay dudas de que reducir la frecuencia y la magnitud de esas fallas no solo es deseable sino casi siempre posible, la perfección no es un objetivo razonable. Siempre existirá un porcentaje de fallas en la cadena de suministro, porque la búsqueda de la perfección —es decir, cero fallas— sería enormemente más costoso que las fallas mismas. Es preciso encontrar un equilibrio entre el costo de inventario y el costo de las situaciones de desabastecimiento. Si los costos económicos asociados con las fallas de la cadena de suministro no se cuantifican, no hay modo de saber si la empresa está corriendo muchos riesgos o demasiado pocos. En la práctica, esto implica que la empresa no está optimizando adecuadamente los riesgos relacionados con su cadena de suministro.
10. ¿Es posible dejar sin supervisión durante una semana a sus sistemas de toma de decisiones?
Cuando se trata de cadenas de suministro de dimensiones considerables, se deben tomar millones de decisiones cada semana. Si bien los sistemas de TI pueden estar respaldados por los equipos de cadena de suministro, estos no pueden microgestionar cada una de las decisiones: son demasiadas. Como resultado, las cadenas de suministro modernas operan utilizando al menos un cierto grado de automatización, posiblemente a través de conceptos rudimentarios como el inventario mín/máx. Si no es posible dejar una semana sin supervisión a los sistemas de toma de decisiones de la cadena de suministro, significa que, indudablemente, esos sistemas elaboran decisiones no recomendadas que están destinadas a dañar a su empresa. En la práctica, esto también implica que las decisiones "no recomendadas" se toman toman constantemente, porque a menudo no hay nadie disponible para sobreponerse a ellas manualmente. Por lo tanto, si su empresa no confía en su propia automatización para mantener las cosas en funcionamiento sin problemas durante una semana, la corrección de las partes "descabelladas" de la automatización de la cadena de suministro aportaría muchas ganancias.
11. ¿Puede recalcular todas las decisiones en una hora?
La agilidad es esencial en cualquier cadena de suministro. Los contextos de negocios cambian, y es preciso investigar escenarios hipotéticos constantemente. A menudo, no tiene sentido que los sistemas proporcionen una respuesta en tiempo real cuando se trata de cambiar una hipótesis central, como el transporte de mercancías por aire o por mar. Sin embargo, cuando se trata de los modelos de cadena de suministro, es esencial que se obtenga una respuesta aproximadamente una hora. La dirección de la cadena de suministro debería poder obtener feedback el mismo día sobre un abordaje que desea probar, al menos desde una perspectiva de simulación. Debido a que las simulaciones generalmente requieren algunos intentos para obtener buenos resultados con los parámetros adecuados, a menos que todos los modelos puedan volver a ejecutarse en una hora, no existe la posibilidad de obtener esa respuesta en el día. Las empresas que no tiene la capacidad de volver a generar todas las decisiones de cadena de suministro con hipótesis variables son empresas que tampoco pueden exploran las opciones de cadena de suministro disponibles. Muchísimo potencial queda inexplorado.
12. ¿Las decisiones se priorizan en relación una con otra?
Muchos sistemas de cadena de suministro tradicionales ponen un énfasis importante en los silos: las decisiones se toman localmente sin considerar el panorama general. Por ejemplo, si un almacén se está quedando sin un producto específico, es mejor asegurarse de que las pocas unidades en stock que quedan se distribuyan a las tiendas que más las necesitan. Cuando las decisiones se toman de modo aislado, una tienda podría realizar una reorden grande del producto y generar desabastecimiento en el almacén, cuando en realidad la tienda no necesitaba reordenar una cantidad tal en ese momento específico. Las empresas que toman sus decisiones de cadena de suministro de modo aislado pierden sistemáticamente la visión de conjunto, olvidando que la mayoría de las decisiones de cadena de suministro tienden a tener consecuencias no locales. Por lo tanto, a menos que sus decisiones de cadena de suministro ya se prioricen sistemáticamente, el establecimiento de una priorización de ese tipo aportaría importantes beneficios de rendimiento.
