La plataforma Lokad
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En el núcleo de Lokad se encuentra Envision, un lenguaje de programación específico de dominio. Está pensado para expertos en supply chain, no para ingenieros de software. Nuestro objetivo principal es poner la optimización de la supply chain en manos de quienes tienen conocimiento directo del problema. De este modo, Lokad reduce el riesgo de las iniciativas al eliminar capas de intermediación entre los equipos de negocio y TI.
Con Envision superamos ampliamente las capacidades de los sistemas de planificación avanzada (APS), “avanzados” solo de nombre, de las herramientas de inteligencia de negocio (BI) o incluso de los conjuntos de herramientas especializados en previsión. Además, frente a lenguajes genéricos como Python, Lokad permite construir aplicaciones más seguras y más fáciles de mantener.
Más allá de las hojas de cálculo
Excel sigue siendo la herramienta más usada en supply chain. En Lokad reconocemos sus grandes virtudes: es simple, expresivo, visual y, sobre todo, permite mantenerse cerca de los datos en todo momento. Excel se ha ganado su éxito mundial, y con Envision hemos trabajado mucho para preservar esas cualidades.
Sin embargo, en supply chain Excel no es el punto culminante de la analítica. Su mayor fortaleza es también su mayor debilidad: la lógica de cálculo y los datos quedan sistemáticamente entrelazados, lo que crea problemas interminables cuando las hojas crecen. Y en supply chain esas hojas grandes son habituales cuando una empresa maneja cientos o miles de productos.
Ese entrelazado entre lógica y datos no puede corregirse dentro de Excel sin ir contra aquello que lo hace tan útil. Por eso en Lokad diseñamos Envision: una tecnología que conserva las propiedades valiosas de las hojas de cálculo y, al mismo tiempo, escala hasta cientos de millones de pedidos o SKU.
Además, las hojas de cálculo no están diseñadas para ciertos cálculos especializados pero esenciales en la optimización de supply chain. Por ejemplo, casi no ofrecen soporte para manejar previsiones probabilísticas. Por ello quedan atrapadas en una mentalidad de “guiarse por promedios” que perjudica la toma de decisiones. Del mismo modo, apenas permiten resolver problemas de optimización con restricciones bajo incertidumbre. Como resultado, incluso restricciones corrientes como las cantidades mínimas de pedido (MOQ) terminan resolviéndose manualmente.
Envision aporta construcciones especializadas, como un álgebra de variables aleatorias, que son fundamentales para la optimización predictiva de supply chain y no existen en las hojas de cálculo. Las aplicaciones construidas con Envision también son mucho más mantenibles que modelos de hojas que escalan mal frente a problemas complejos.
No solo observar datos, sino actuar
En supply chain, las herramientas de BI no logran escalar, pero, a diferencia de Excel, el problema no es su capacidad para procesar datos: las buenas herramientas pueden manejar volúmenes enormes. Producir millones de números al día es barato; producir diez números al día que realmente merezca la pena leer y convertir en acciones es extraordinariamente difícil. A pesar de todos sus defectos, Excel permite hacer cosas concretas, mientras que la BI no.
Con Envision quisimos preservar precisamente esa perspectiva orientada a la acción. Envision sirve para construir aplicaciones. Por ejemplo, puede generar listas priorizadas de acciones como:
- Los artículos que deben mantenerse con bajo margen bruto para presionar a los competidores
- Las cantidades exactas necesarias para llenar el próximo contenedor
- Los artículos que conviene liquidar primero para despejar el almacén
- Los artículos que los clientes devuelven repetidamente y que deben salir del catálogo
Las decisiones cuantitativas generadas por Envision pueden reimportarse automáticamente al ERP o descargarse como hojas de cálculo. El alcance exacto de Envision depende de las prioridades que usted defina para su negocio.
Tu empresa no puede esquivar la programabilidad
Una supply chain implica miles de productos, y a menudo muchísimos más. Cada precio, cada nivel de stock y cada surtido debe ajustarse constantemente. No hay forma de alcanzar una productividad satisfactoria sin automatizar todas esas tareas rutinarias. Pero la automatización por sí sola no basta: hace falta automatización inteligente, alineada en profundidad con los impulsores del negocio. Ese alineamiento exige programabilidad.
Cada vez que alguien construye una fórmula compleja en una hoja de cálculo dentro de su organización, ya está aprovechando su capacidad de programación. No se sale de esta “locura de las hojas de cálculo” mientras los equipos no dispongan de una mejor forma de incorporar su conocimiento del negocio a los sistemas. Envision fue diseñado como esa alternativa superior.
Más allá de Python
Primero, Python requiere ingenieros de software. Como cualquier lenguaje generalista, expone numerosas complejidades técnicas a quien escribe código. Esperar que una misma persona sea experta en supply chain e ingeniería de software es excesivo. Las capacidades programáticas deben estar al alcance de un amplio espectro de perfiles técnicos, no solo de ingenieros profesionales.
Segundo, los costes de mantenimiento de prototipos apresurados en Python se disparan. Es necesario mantenerlos bajo control. Python no es precisamente austero en recursos informáticos, y la optimización de supply chain es un proceso complejo: los datos de múltiples sistemas poco fiables requieren canalizaciones de datos fiables; los procesos imperfectos y cambiantes deben documentarse y modelarse; y las métricas de optimización deben reflejar una estrategia empresarial en continua evolución. Python apenas ofrece garantías de funcionamiento correcto por diseño para sostener ese esfuerzo.
Envision es nuestra respuesta a estos retos. Destaca en aspectos que simplemente no están al alcance de Python:
- Defensa en profundidad para evitar clases enteras de problemas de seguridad propios de los lenguajes de propósito general
- Rendimiento transparente para impedir que se escriban programas demasiado lentos para ser utilizables en producción
- Actualización transparente para seguir los avances tecnológicos: las mejoras suelen introducirse mediante reescrituras automáticas del código en segundo plano
- Pila empaquetada, que elimina la carga de ensamblar decenas de piezas de software incluso para una aplicación sencilla
Python es excelente, pero no ofrece una respuesta satisfactoria a la optimización de supply chain como la que ofrece Envision. Construir y mantener una aplicación de aprendizaje automático lista para producción en Python es posible, pero costoso. Sin un equipo completo de ingeniería de software dedicado a ello, no funcionará en producción.