supply chain science

Joannes Vermorel

Las tarifas que Lokad cobra a sus clientes empresariales son directas1: una tarifa mensual fija por una combinación de software+expertos2. Para sorpresa de algunos, nuestras tarifas mensuales tienden a ser estables a lo largo del tiempo, en lugar de disminuir bruscamente al final de la fase de incorporación. Sin embargo, a la mayoría no les sorprende, ya que enfrentar otra demostración preposteramente codiciosa de un proveedor es solo otro lunes en el mundo del software empresarial. Sin embargo, esto no es una exhibición de avaricia desenfrenada. Más bien, esta tarifa es lo que se necesita para lograr un rendimiento duradero de la cadena de suministro.

Trabajador de hierro sobre el paisaje urbano

La ruta más rentable para los proveedores de software empresarial es, y siempre ha sido, tomar el dinero y huir. Las tarifas de licencia por adelantado son como imprimir dinero. En comparación con la licencia, la integración es más ardua. Los riesgos son mayores y los márgenes más estrechos. Como resultado, los grandes proveedores generalmente subcontratan esta parte por completo cultivando una red de integradores que puedan soportar la presión por ellos. Sin embargo, la parte menos rentable, desde la perspectiva del proveedor, es, con mucho, el mantenimiento. Curiosamente, es por eso que los proveedores, a pesar de cobrar tarifas de mantenimiento considerable, aún exigen actualizaciones para sus clientes. Las tarifas de mantenimiento, a pesar de ser sustanciales, no se acercan ni siquiera a lo que el proveedor necesitaría para mantener su propio legado.

La optimización de la cadena de suministro es un caso especial, sin embargo, ya que los proveedores (no Lokad) han “logrado” eliminar el mantenimiento. Este “éxito”, sin embargo, ciertamente no es el que sus clientes habían imaginado.

Desde la década de 1980, los proveedores (como Lokad, pero décadas antes) han estado entregando software para automatizar las decisiones de la cadena de suministro3. Desde entonces, casi todas las grandes empresas han adquirido no solo una, sino a menudo varias soluciones de este tipo. Incluso los ERPs, que significa Enterprise Resource Planning, obtuvieron su nombre en la década de 1990 a partir de esta ambición de automatizar la parte de “planificación”. De lo contrario, los ERPs se llamarían ERMs, denotando Gestión de Recursos Empresariales.

Sin embargo, la automatización de las decisiones de la cadena de suministro no ocurrió. Los sistemas se han implementado, pero o bien están acumulando polvo o evitando su misión original4. Como resultado, la gran mayoría de las cadenas de suministro todavía se gestionan a través de hojas de cálculo, lo que demuestra que incluso si esas soluciones de optimización inicialmente se consideraron un éxito, algo salió mal con el mantenimiento.

Esas fallas son rentables en lo que respecta a los proveedores de software. El proveedor se va con las tarifas de licencia, posiblemente en forma de un compromiso de varios años (en el caso de SaaS). Dado que las soluciones no funcionan, al menos no la parte de optimización, se requiere poco o ningún mantenimiento. A los clientes no les preocupa las capacidades del software que de todos modos no están utilizando y, en consecuencia, no presionan mucho al proveedor. De la solución original, solo queda un fragmento en uso, generalmente una puerta de entrada delgada para la entrada de datos para administrar reglas básicas de automatización integradas en los sistemas de la empresa (por ejemplo, configuraciones de mín/máx para SKU).

Por otro lado, Lokad sí logra ofrecer decisiones automatizadas de la cadena de suministro de calidad de producción. Sin embargo, requiere esfuerzos continuos de un equipo dedicado al cliente, los científicos de la cadena de suministro en el lenguaje de Lokad, para lograrlo. El científico es responsable de diseñar y luego mantener la receta numérica que genera las decisiones de la cadena de suministro de interés.

La receta numérica resultante puede dejarse sin supervisión. Esto es, en gran medida, lo que significa “automatización de calidad de producción” en el contexto de la optimización de la cadena de suministro. Por lo tanto, el científico de la cadena de suministro puede ser eliminado de la imagen en cualquier momento sin causar ningún daño a la empresa.

Dicho esto, la cadena de suministro es una bestia en constante cambio, lo que naturalmente conlleva efectos secundarios. Si bien nuestros algoritmos pueden manejar cambios en la magnitud de los flujos, aún no tenemos algoritmos que puedan lidiar con todos los demás cambios sutiles que se necesitan para mantener la receta numérica de calidad de producción.

Como resultado, los científicos de la cadena de suministro se enfrentan a una serie de tareas que deben abordarse una vez que Lokad está en producción:

  • Se disponen de nuevos datos5, y la receta numérica debe actualizarse para aprovechar estos nuevos datos. Por el contrario, algunas fuentes de datos se eliminan y las dependencias numéricas deben ser cortadas en consecuencia. En empresas de gran tamaño, el paisaje aplicativo está en constante evolución, no solo durante la actualización del ERP.

  • La estrategia de la empresa cambia. La receta numérica es el reflejo de la intención estratégica del cliente, y este reflejo va mucho más allá de elegir valores para un puñado de parámetros. No es común que el científico de la cadena de suministro reescriba porciones completas de la receta para adaptarse a las inflexiones de la estrategia, pero esto ocurre ocasionalmente.

  • Se debe mantener la confianza. El liderazgo de la cadena de suministro necesita que el científico de la cadena de suministro proporcione evidencia continua de que la receta numérica se comporta correctamente. Se espera que el científico no solo produzca nueva instrumentación para reflejar indicadores de rendimiento actualizados, sino que también responda cualquier pregunta que el liderazgo pueda plantear.

  • Se debe mantener la transparencia. El científico es responsable de “transparentar” la receta numérica. Esto implica capacitar a los equipos para que tengan un nivel adecuado de comprensión, lo que a su vez les permite aprovechar al máximo la automatización proporcionada por la receta numérica. A medida que los equipos rotan, los nuevos miembros deben ser (re)capacitados.

Si fallamos en alguna de estas tareas, los profesionales de la cadena de suministro no tienen más opción que volver a sus hojas de cálculo.

Por lo tanto, aunque la receta numérica puede dejarse sin supervisión durante semanas6, su relevancia inevitablemente se deteriora con el tiempo. Como tal, se necesitan recursos de ingeniería continuos para mantener la receta numérica relevante. A pesar del progreso reciente en inteligencia artificial, diseñar un software capaz de auto-mantenimiento sigue estando muy lejos del estado actual de la técnica. Tal vez sea polémico escribirlo, pero la tarea parece tan difícil como el desafío de lograr una inteligencia artificial general.

Aunque se necesitan contribuciones continuas del científico de la cadena de suministro, se podría perdonar pensar que estos esfuerzos se reducirán una vez que la receta numérica esté en producción. Nuestra experiencia ha demostrado lo contrario. La complejidad de la receta numérica inevitablemente se expande para igualar el nivel de recursos de ingeniería disponibles7.

Durante la última década, hemos observado repetidamente un punto de inflexión en cuanto a la inversión de recursos. Si los recursos iniciales invertidos en la configuración de la receta8 superan lo que la empresa proyecta invertir anualmente en su mantenimiento, entonces la receta no recibe el nivel adecuado de atención necesario para preservar su estado de producción. El síntoma más frecuente de esta falta de atención es una acumulación prolongada de todas las piezas importantes pero no inmediatamente críticas: documentación, revisiones de código, limpieza de código, instrumentación, etc.

Ninguna tecnología o proceso garantiza el éxito empresarial9, pero el mantenimiento inadecuado es una receta probada para llevar a una empresa de vuelta al punto de partida, antes de sumergirla en un mar de hojas de cálculo. No permitas que tu empresa se convierta en otro punto de datos en nuestro creciente registro de fracasos evitables en la cadena de suministro.

  1. El mundo del software empresarial está lleno de situaciones marginales, con empresas que son adquiridas, divididas, fusionadas y/o quebradas. De vez en cuando, tenemos que renunciar a la simplicidad para mantenernos alineados con lo que ha sucedido con el cliente original. ↩︎

  2. El modelo de negocio de Lokad se describe mejor como Supply Chain as a Service (Cadena de Suministro como Servicio). En la terminología de Lokad, los científicos de la cadena de suministro son los empleados que lideran la iniciativa de la cadena de suministro en nombre de nuestros clientes. Ver Cadena de suministro como servicio ↩︎

  3. Decisiones cotidianas mundanas como decisiones de reposición de inventario, decisiones de lotes de producción, decisiones de asignación de stock y decisiones de transporte, etc. ↩︎

  4. Hay toneladas de seudo-automatizaciones flotando por ahí: configuraciones de inventario mínimo/máximo donde se espera que el planificador actualice el mínimo y el máximo; stocks de seguridad donde se espera que el planificador ajuste los niveles de servicio objetivo; pronósticos de demanda fraccionados donde se espera que el planificador redondee hacia arriba, en el momento adecuado, porque hay cantidades mínimas de pedido; etc. Todas esas tareas tratan al planificador como una especie de “coprocesador humano” del sistema, desplazando inevitablemente la carga, en la práctica, de vuelta a las hojas de cálculo. ↩︎

  5. Los datos más nuevos pueden ser simplemente una tabla existente dentro de una aplicación. Las aplicaciones empresariales son vastas y, la mayoría de las veces, las personas solo utilizan una pequeña fracción de las capacidades disponibles para ellos. Si el proceso se revisa para aprovechar las capacidades que hasta ahora se han dejado sin usar, los nuevos datos pueden volverse relevantes para fines de la cadena de suministro. ↩︎

  6. A menos que ocurra algo dramático como una guerra, un bloqueo, una migración de ERP, una inundación, un ransomware, una huelga, un nuevo CEO, un terremoto, una reorganización, un nuevo arancel, un recorte presupuestario, una tormenta de nieve, una nueva regulación, etc. En otras palabras, un evento que exija una revisión inmediata de la receta numérica. Afortunadamente, estas situaciones son raras, con solo un par de casos como máximo por trimestre. ↩︎

  7. La configuración de la receta numérica se puede ver como una aplicación directa de la Ley de Parkinson, que establece que el trabajo se expande para llenar el tiempo asignado para su finalización. ↩︎

  8. Un horizonte temporal típico es de 6 a 9 meses para esta fase. ↩︎

  9. Sin embargo, algunas tecnologías sí proporcionan una certeza casi absoluta de gastos generales inmensos. No todas las tecnologías son iguales, y mucho menos están igualmente dispuestas a abordar los desafíos de la cadena de suministro. Consulta Factores de éxito en las cadenas de suministro predictivas ↩︎

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