Análisis de la Red de Distribución a través de Envision - Taller #3
La adición más reciente a nuestra serie de talleres Envision1 (Workshop #3: Distribution Network Analysis) ya está disponible para académicos de supply chain, educadores, estudiantes universitarios y profesionales de supply chain. Este taller ofrece ideas prácticas sobre cómo nuestros Supply Chain Scientists utilizan la perspectiva de Supply Chain Quantitativa de Lokad (y sus herramientas) para analizar redes de distribución complejas en supply chains y optimizar las decisiones asociadas de inventario.

Este taller, al igual que sus predecesores, adopta la forma de un estudio de caso ficticio2 en el sector minorista. Proporciona a los estudiantes toda la información, orientación y datos necesarios para describir el estado de la red minorista, analizar la distribución de stock en ella y tomar decisiones que minimicen los riesgos financieros para la empresa minorista.
Para los educadores, el taller proporciona todos los recursos requeridos para una lección atractiva e instructiva en la planificación moderna de supply chain, incluyendo un conjunto de datos con un esquema de datos relacional, un entorno de trabajo interactivo y un estudio de caso con enlaces integrados que ayudan a los estudiantes a localizar y utilizar el código/funcionalidad de Envision pertinente3.

El objetivo principal de estos talleres es proporcionar a los estudiantes una orientación estructurada para analizar modern supply chains de forma que se asemeje a las situaciones empresariales reales para las que los Supply Chain Scientists de Lokad generan recomendaciones a diario. Además, imita la progresión de las iniciativas de supply chain que Lokad implementa con sus clientes. Cada taller es independiente, sin embargo, es valioso estudiarlos en el orden proporcionado, ya que todos utilizan datos de la misma empresa ficticia, enfocándose cada uno en diferentes aspectos de la supply chain de la empresa.
El taller comienza con una visión general de la empresa ficticia, una introducción a los términos y definiciones clave, y una descripción detallada de los datos. Esta descripción integral imita un Manual de Procedimientos Conjuntos (JMP) real, el documento fundamental para cada iniciativa de supply chain con Lokad.
Como señalé recientemente, estamos en medio de una revolución en desarrollo que hará que alrededor del 90% de los trabajos en supply chain queden obsoletos. Sin embargo, creo firmemente que, al menos durante la próxima década, el rol del Supply Chain Scientist seguirá siendo relevante — e incluso experimentará una mayor demanda. Producir más SCS requerirá que los estudiantes de supply chain experimenten con nuevas herramientas y que los profesores de supply chain inculquen mentalidades renovadas.
En mi opinión (y según los profesores que actualmente utilizan nuestros materiales en sus aulas), el currículo principal de supply chain no puede abordar este desafío. Sostengo que el campo de estudio de supply chain merece materiales educativos de mayor calidad, y espero que nuestra modesta contribución ayude a educar a más aspirantes a Supply Chain Scientists para las supply chains del futuro.
Para finalizar, me gustaría expresar una vez más mi gratitud a Paul Jan4 por sus significativas contribuciones pasadas y presentes a este proyecto. Sin sus esfuerzos, esta serie de talleres no habría sido tan exitosa ni de tan alta calidad como creo que es.
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Todos los talleres publicados, así como otros ejercicios prácticos, se pueden encontrar en la sección Envision Gallery de la documentación pública de Lokad. ↩︎
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Supply Chain Personae es un enfoque alternativo desarrollado por Lokad para estudiar supply chains reales y abordar las deficiencias de los estudios de caso tradicionales. ↩︎
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Una hoja de respuestas está disponible bajo petición. ↩︎
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Paul Jan es, entre otras cosas, Profesor Asociado en la Rotman School of Management de la Universidad de Toronto, donde enseña Operaciones y Supply Chain Management. Tiene más de 18 años de experiencia en los campos de la educación, la manufactura y supply chain. ↩︎