La tiranía de las series de tiempo

Joannes Vermorel

Pocas abstracciones matemáticas han dañado el rendimiento de supply chain de manera tan pervasiva—y tan silenciosa—como las humildes series de tiempo. A pesar de este historial, las series de tiempo siguen estando de moda. Categorías completas de software se construyen en torno al almacenamiento, análisis y forecast de series de tiempo; marcos de planificación como S&O​P o IBP se articulan casi exclusivamente a través de ellas; y la mayoría de los sílabos académicos tratan el estudio de supply chains como poco más que un ejercicio de componer, descomponer y extrapolar series de tiempo.

Pero la popularidad no confiere validez. En Lokad dejamos el paradigma de las series de tiempo hace más de una década porque ignora sistemáticamente las mismas fuerzas que configuran modern supply chains. Al reducir todo a una única dimensión cronológica, ciega a los profesionales ante las interacciones multinivel entre clientes, productos, proveedores y restricciones. Lo que sigue es un recorrido por los puntos ciegos que inevitablemente emergen cuando las series de tiempo se convierten en el único lente para la toma de decisiones.

1. Series de tiempo y el cliente que desaparece

Muchos libros de texto—y por ende mucho software comercial—afirman que los clientes perciben la “calidad del servicio” a través de objetivos numéricos de nivel de servicio (por ejemplo, “95 % de disponibilidad”). Traducir la realidad desordenada de la experiencia del cliente en una ordenada serie de tiempo de tasas de cumplimiento puede ser conveniente, pero también es demostrablemente falso.

Cestas

Los clientes compran cestas, no SKUs aislados. La ausencia de un solo artículo puede hacer que toda la transacción—y posiblemente la relación con el cliente—se evapore. Debido a que una serie de tiempo almacena cantidades y fechas despojadas del contexto de la transacción, no puede reconstruir qué artículos se suponía que debían viajar juntos, qué sustitutos se ofrecieron o cómo reaccionó el cliente. La estructura de datos es, por diseño, ciega al cliente.

Fidelidad

La mayoría de los negocios dependen de las compras recurrentes. Ya sea que vendas ropa de moda o sujetadores industriales, cultivar una base de clientes leales es fundamental para la misión. Sin embargo, la clásica serie de tiempo descarta la identidad del comprador tan pronto como se emite la factura. No puede detectar que un comprador primerizo se convirtió en un defensor de la marca, ni que un cliente habitual decepcionado se pasó silenciosamente a un competidor. Una vez más, se pierde la señal decisiva.

Sustituciones y Canibalizaciones

Los clientes a menudo tienen margen de maniobra en la forma en que satisfacen una necesidad: cambiarán el tamaño, el color, la marca o el tamaño del paquete por inmediatez o precio. Modelar tales dinámicas de elección requiere observar cuál alternativa seleccionó el cliente cuando el artículo preferido no estaba disponible. La serie de tiempo tradicional, limitada a “demanda del SKU X en el día D”, es estructuralmente incapaz de codificar esa elección.

En resumen, enmarcar la “calidad del servicio” como una serie de tiempo de niveles de servicio borra casi todo lo que le importa al cliente.

2. Series de tiempo y el proveedor invisible

Las limitaciones del enfoque de series de tiempo son simétricas: oscurecen la realidad de los proveedores tan efectivamente como borran la de los clientes a los que intentamos servir.

Enredo del lead time

Tratar el lead time como una serie de tiempo independiente por SKU asume que cada orden de compra llega en un vacío aislado. En la práctica, los pedidos grandes consumen la capacidad del proveedor, alargan los lead time subsiguientes y precipitan retrasos en cascada. El acoplamiento de la capacidad es un fenómeno multidimensional; no puede ser comprendido—y mucho menos optimizado—cuando cada artículo es encasillado en su propia línea temporal.

Economía de lotes

La compra rara vez se trata de encontrar la “cantidad óptima” para cada SKU de forma aislada. El verdadero reto consiste en sincronizar cientos de SKUs en cargas económicas de camión, cargas de contenedor o en tandas de producción. La formulación canónica de EOQ, nacida del enfoque de series de tiempo, ignora las sinergias entre SKUs y por ello pierde totalmente el sentido.

Creación de Valor Compartido

Los proveedores más valiosos son co-innovadores: sugieren ajustes en el diseño, proponen nuevos surtidos y comparten el riesgo. Dichas dinámicas colaborativas evolucionan a lo largo de trimestres y años, y no en un ordenado ritmo periódico. Al forzar la realidad en series estacionarias, el analista hace que la innovación del proveedor sea literalmente invisible.

3. La comodidad de un paradigma introspectivo

Entonces, ¿por qué persiste el paradigma de las series de tiempo? Porque es fácil.

• La academia adora las series de tiempo: producen modelos autorregresivos elegantes que son simples de exponer en clase, simples de asignar como tarea y simples de calificar.

• Los proveedores de software adoran las series de tiempo: almacenar datos como una marca de tiempo junto a un número es trivial, al igual que añadir un widget de forecast para extrapolar la curva.

• Los gerentes adoran los dashboards de series de tiempo: un gráfico de líneas ordenado ofrece la reconfortante ilusión de que el pasado tenía sentido y que el futuro diferirá solo marginalmente.

Pero la conveniencia no equivale a capacidad. Una empresa con mirada introspectiva puede convencerse de que estas curvas miden el rendimiento; el mercado, despojado de la ilusión, castigará de todas formas la mala asignación de stock, capacidad y efectivo.

4. Rompiendo las ataduras: Abrazando la realidad de alta dimensionalidad

Desde finales de los 1990, los avances en estadísticas de alta dimensionalidad, en programación probabilística y en optimización a gran escala han hecho perfectamente factible modelar la forma real y desordenada de los supply chains: transacciones, cestas, opciones, restricciones y bucles de retroalimentación. Sí, los modelos resultantes son más complejos que una serie de tiempo univariada—pero la complejidad extra no es un vicio; es la complejidad irreducible ya presente en el propio negocio.

La propia pila de predictive‑optimization de Lokad ha sido con frecuencia llamada “complicada.” Nos declaramos culpables, con una salvedad: nuestros métodos reflejan la intrincada complejidad preexistente del comercio minorista, la manufactura, aviation, o oil & gas. El comercio minorista sería trivial si cada producto luchara por el espacio en los estantes de manera completamente aislada. La manufactura sería trivial si las órdenes de producción nunca compitieran por máquinas o materias primas compartidas. La logística internacional sería trivial si los contenedores se redimensionaran mágicamente. La realidad se niega a ser tan complaciente; pretender lo contrario mediante la sofistería de series de tiempo solo incrementa el costo.

5. Conclusión

El análisis de series de tiempo no es incorrecto; es simplemente insuficiente. Como un mapa bidimensional de una cordillera, puede ser útil para ciertas tareas limitadas, pero desastroso si se utiliza para navegar el terreno. Un supply chain moderno vive en un espacio donde clientes, productos, proveedores, capacidades y restricciones interactúan de maneras que una sola línea temporal no puede codificar.

Aferrarse a las series de tiempo porque son fáciles es una abdicación. Ahora existen las herramientas para enfrentar de frente la complejidad de supply chain, y la ventaja competitiva que confieren crece cada trimestre. La pregunta ya no es si podemos trascender la tiranía de las series de tiempo, sino si nos atrevemos a construir organizaciones que elijan el insight por sobre la conveniencia.