Supply Chain as a Service

Joannes Vermorel

En términos de optimización predictiva, la mayoría de las cadenas de suministro están estancadas en la década de 1990¹. Las empresas más grandes ya han pasado por una serie completa de iniciativas “predictivas” en las últimas dos décadas. Sin embargo, pocas de esas actualizaciones tuvieron un gran impacto en la cadena de suministro.

Hace una década, en Lokad, mientras comenzábamos a abordar las causas fundamentales de esos fracasos, surgió el modelo de negocio de Supply Chain as a Service (SCaaS), reemplazando el modelo de Software as a Service (SaaS). Comenzamos a vender suscripciones de “software+experto”. El experto, es decir, un Supply Chain Scientist, implementa las recetas numéricas que generan las decisiones, mientras que el software, es decir, la plataforma Lokad, brinda al experto la infraestructura que necesita para operar de manera rápida y confiable.

Durante esta década, nuestra práctica de SCaaS ha sido un factor dominante, si no el factor más importante, para aumentar la tasa de éxito de nuestras iniciativas de cadena de suministro. Sin embargo, se plantean objeciones con frecuencia contra la idea misma de SCaaS.

No externalizaremos nuestra competencia en cadena de suministro. Esta objeción implica que existen competencias estratégicas internas en cadena de suministro que deben preservarse. Esto puede ser cierto, pero en la mayoría de los casos, esta competencia no califica como “estratégica”. La mayoría de las empresas, incluidas las grandes, ni siquiera obtienen una puntuación de 10 en nuestra prueba de rendimiento de cadena de suministro de 5 minutos. Peor aún, las iniciativas grandes como S&OP tienden a disminuir constantemente la competencia real en cadena de suministro al fragmentar aún más los procesos de toma de decisiones.

Por el contrario, SCaaS allana el camino para la aparición de una verdadera competencia estratégica en cadena de suministro en la empresa. Comienza robotizando los procesos de toma de decisiones. De hecho, sin automatización, los equipos de cadena de suministro apenas pueden permitirse pensar estratégicamente. Toda la energía del equipo se dedica a resolver casos límite de cadena de suministro. En cambio, con SCaaS en su lugar, varios clientes nos han dicho que era la primera vez en su historia que podían tomarse el tiempo para trabajar en problemas difíciles como canibalizaciones o optimización de MOQ.

Lo haremos a través de herramientas fáciles. Esta objeción toma como axioma la falta de habilidades de programación de los equipos de cadena de suministro y, por lo tanto, descarta clases enteras de herramientas. En cuanto a la cadena de suministro, existen tres tipos principales de herramientas “fáciles”: aplicaciones básicas, aplicaciones de bajo código y hojas de cálculo.

Las aplicaciones básicas cuentan con numerosas opciones y características para hacer frente a todas las variaciones que se encuentran en la cadena de suministro. Al principio, la aplicación parece fácil: usarla es simplemente una cuestión de configuración y luego el flujo de trabajo se encarga. No se requiere programación. Sin embargo, en la práctica, las situaciones de cadena de suministro invariablemente superan las capacidades de la aplicación. Los profesionales que se enfrentan a una “aplicación” recurren a hojas de cálculo para completar el trabajo.

Las aplicaciones de bajo código prometen el poder de la programación pero sin lidiar con un lenguaje de programación. Las aplicaciones de bajo código suelen contar con un editor visual de algún tipo. Desafortunadamente, el enfoque de bajo código no se adapta bien a la complejidad que enfrentan incluso las cadenas de suministro mundanas. En un ejemplo de juguete que presenta 2 tablas y 10 campos, el bajo código parece genial. En un ejemplo del mundo real que presenta 20 tablas y 500 campos, el bajo código es horrible. Cuando se les da acceso a una aplicación de bajo código, los profesionales también recurren a hojas de cálculo para completar el trabajo.

Las hojas de cálculo son, con mucho, la herramienta utilizada por los profesionales de la cadena de suministro. Si bien hacen el trabajo, hay clases de matices que simplemente no encajan en el paradigma de las hojas de cálculo, ya sea Microsoft Excel o alguna alternativa basada en la web. El pronóstico probabilístico y la optimización estocástica simplemente no pertenecen al ámbito de las hojas de cálculo. Mientras las hojas de cálculo estén involucradas, la práctica de la gestión de la cadena de suministro seguirá estancada en la era de los años 90.

SCaaS es la chispa que se necesita para que ocurra la actualización de la cadena de suministro. Desafiar prácticas que han estado en vigor durante las últimas dos o tres décadas ya es una batalla cuesta arriba. SCaaS es la oportunidad de librar esta batalla con veteranos que ya han estado allí y han hecho eso en otras empresas.

Lo haremos con nuestro propio equipo de ciencia de datos. A principios de la década de 2000, la objeción se formulaba como lo haremos con nuestro propio equipo de minería de datos. La minería de datos está muerta, larga vida a la ciencia de datos. Sin embargo, la mayoría de las empresas olvidan las lecciones de sus iniciativas fallidas de minería de datos de hace 20 años: la tecnología casi nunca fue la causa raíz del fracaso, una torre de marfil fue el problema.

En lo que respecta a la cadena de suministro, contratar científicos de datos casi invariablemente configura la iniciativa para un fracaso lento y costoso. Los científicos de datos suelen ser ingenieros jóvenes que han recibido algún tipo de capacitación en una lista de marcos y/o lenguajes de código abierto. Como resultado, el científico de datos típico, al igual que su predecesor minero de datos, ve el mundo a través de lentes técnicos. Un equipo de ciencia de datos generará un flujo continuo de “soluciones en busca de problemas”. Se darán charlas, se harán demostraciones. Los profesionales de la cadena de suministro felicitarán cortésmente al equipo de ciencia de datos y se asegurarán de que ninguna de sus “soluciones” se acerque nunca a la producción real. En este sentido, los profesionales están tomando la decisión correcta.

Los proveedores de SCaaS no pueden permitirse ser decorativos. La mayoría de las empresas tienen dificultades para despedir a talentos, como científicos de datos, incluso si esas personas no contribuyen a la empresa. Sin embargo, la mayoría de las empresas no tienen reparos en terminar con un proveedor de servicios externo que no ofrece suficiente. Los proveedores de SCaaS son sobrevivientes que logran demostrar su valor continuo una y otra vez.

Como proveedor de SCaaS, Lokad rara vez contrata perfiles de científicos de datos puros para sus roles de “científico de la cadena de suministro”. En cambio, preferimos ingenieros que estén dispuestos a convertirse en expertos en cadena de suministro en primer lugar. Los modelos estadísticos son un medio, no un fin. Los científicos de datos con demasiada frecuencia se apoyan en llevar los modelos numéricos al límite. Los científicos de la cadena de suministro no intentan publicar un artículo, quieren hacer el trabajo con la menor cantidad de problemas. En la práctica, marca toda la diferencia entre una solución de calidad de producción y un prototipo elegante que nunca llega a la producción.