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Conferencias de supply chain

Esta serie de conferencias presenta los fundamentos de la gestión de supply chain: los desafíos, la metodología y las tecnologías. La perspectiva desarrollada por Joannes Vermorel diverge de la teoría dominante y se conoce como Supply Chain Quantitative.

La serie avanza desde definiciones y principios metodológicos hacia un conjunto de personae ficticias de supply chain, y luego hacia las ciencias auxiliares, el forecasting, la toma de decisiones y las prácticas de ejecución que sostienen esta perspectiva. Está pensada para leerse como un cuerpo estructurado de trabajo, no como charlas aisladas.

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1. Prólogo

Las conferencias de apertura definen la perspectiva de la Supply Chain Quantitative y establecen los fundamentos conceptuales de la serie.
1.1 Los Fundamentos de Supply Chain

1.1 Los Fundamentos de Supply Chain

supply chain es el dominio cuantitativo pero práctico de la optionalidad al enfrentar la variabilidad y las restricciones relacionadas con el flujo de bienes físicos. Engloba sourcing, purchasing, production, transport, distribution, promotion, ... - pero con un enfoque en fomentar y escoger opciones, en oposición a la gestión directa de las operaciones subyacentes. Veremos cómo la perspectiva de Supply Chain Quantitativa, presentada en esta serie, diverge profundamente de lo que se considera la teoría principal de supply chain.

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1.2 La Supply Chain Quantitativa en pocas palabras

1.2 La Supply Chain Quantitativa en pocas palabras

'El manifiesto de la Supply Chain Quantitativa enfatiza una breve serie de puntos relevantes para comprender cómo esta teoría alternativa, propuesta y pionera por Lokad, se diferencia de la teoría dominante de supply chain. Podría resumirse así: cada decisión se evalúa frente a todos los posibles futuros de acuerdo con los motores económicos. Esta perspectiva emergió gradualmente en Lokad como la teoría dominante de supply chain, y su implementación por (¿casi?) todos los proveedores de software, sigue siendo un desafío.'

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1.3 Entrega orientada a producto para Supply Chain

1.3 Entrega orientada a producto para Supply Chain

El objetivo de una iniciativa de Supply Chain Quantitativa es ya sea entregar o mejorar una aplicación de software que robotice un conjunto de decisiones rutinarias (p.ej. reabastecimientos de inventario, actualizaciones de precios). La aplicación se concibe como un producto a ser diseñado. La teoría de supply chain está ahí para ayudarnos a entregar una aplicación que oriente a la compañía hacia el rendimiento de supply chain, siendo compatible con todas las restricciones que implica la producción.

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1.4 Paradigmas de programación como teoría de Supply Chain

1.4 Paradigmas de programación como teoría de Supply Chain

Mientras que la teoría de supply chain convencional lucha por prevalecer en las empresas en general, una herramienta; a saber, Microsoft Excel, ha disfrutado de un considerable éxito operacional. Reimplementar las recetas numéricas de la teoría de supply chain convencional mediante hojas de cálculo es trivial, sin embargo, esto no fue lo que ocurrió en la práctica a pesar del conocimiento de la teoría. Demostramos que las hojas de cálculo ganaron al adoptar paradigmas de programación que demostraron ser superiores para entregar resultados en supply chain.

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1.5 Tendencias del Siglo XXI en Supply Chain

1.5 Tendencias del Siglo XXI en Supply Chain

Algunas tendencias importantes han dominado la evolución de los supply chains durante las últimas décadas, reconfigurando en gran medida la mezcla de desafíos que enfrentan las empresas. Algunos problemas se han desvanecido, como los riesgos físicos y problemas de calidad. Otros han surgido, como la complejidad general y la intensidad de la competencia. Notablemente, el software también está reconfigurando los supply chains de maneras profundas. Un rápido repaso de estas tendencias nos ayuda a entender en qué debe centrarse una teoría de supply chain.

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1.6 Principios cuantitativos para supply chains

1.6 Principios cuantitativos para supply chains

'Aunque las supply chains no pueden ser caracterizadas por leyes cuantitativas definitivas - a diferencia del electromagnetismo - se pueden observar principios cuantitativos generales. Por "general" entendemos que son aplicables a (casi) todas las supply chains. Descubrir tales principios es de gran interés porque pueden utilizarse para facilitar la ingeniería de recetas numéricas destinadas a la optimización predictiva de supply chains, pero también para hacer que esas recetas numéricas sean más potentes en general. Revisamos dos listas breves de principios: algunos principios observacionales y algunos principios de optimización.'

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2. Metodología

Estas conferencias cubren los métodos necesarios para estudiar la supply chain de forma científica, desde la práctica experimental hasta la documentación y el análisis de proveedores.
2.1 Supply Chain Personae

2.1 Supply Chain Personae

Una 'persona' de supply chain es una empresa ficticia. Sin embargo, aunque la empresa es ficticia, esta ficción está diseñada para resaltar lo que merece atención desde una perspectiva de supply chain. No obstante, la persona no está idealizada en el sentido de simplificar los [desafíos de supply chain](/es/definicion-gestion-de-supply-chain/). Por el contrario, la intención es magnificar los aspectos más desafiantes de la situación, aquellos que se resistirán de manera más obstinada a cualquier intento de modelado cuantitativo y a cualquier intento de pilotar una iniciativa para mejorar el supply chain.

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2.2 Optimización Experimental

2.2 Optimización Experimental

Lejos de la ingenua perspectiva cartesiana en la que la optimización se trataría simplemente de implementar un optimizador para una función de puntuación dada, supply chain requiere un proceso mucho más iterativo. Cada iteración se utiliza para identificar decisiones “insanas” que deben ser investigadas. La causa raíz es, con frecuencia, el uso inadecuado de factores económicos, los cuales necesitan ser reevaluados en cuanto a sus consecuencias no intencionadas. Las iteraciones se detienen cuando las recetas numéricas ya no producen resultados insanos.

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2.3 Conocimiento Negativo en Supply Chain

2.3 Conocimiento Negativo en Supply Chain

Los antipatterns son los estereotipos de soluciones que se ven bien pero no funcionan en la práctica. El estudio sistemático de antipatterns fue pionero a finales de los años 90 por el campo de la ingeniería de software. Cuando son aplicables, los antipatterns son superiores a los resultados negativos sin procesar, ya que son más fáciles de memorizar y razonar. La perspectiva de antipatterns es de suma relevancia para supply chain, y debe considerarse como uno de los pilares para su conocimiento negativo.

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2.4 Investigación de mercado adversarial para software empresarial

2.4 Investigación de mercado adversarial para software empresarial

Las supply chain modernas dependen de una miríada de productos de software. Elegir a los proveedores correctos es una cuestión de supervivencia. Sin embargo, dado que el número de proveedores es grande, las empresas necesitan un enfoque sistemático para esta tarea. La práctica tradicional de investigación de mercado comienza con buenas intenciones pero invariablemente termina con malos resultados, ya que las firmas de investigación de mercado terminan actuando como frentes de marketing para las empresas que se supone deben analizar. La esperanza de que surja una firma de investigación imparcial está equivocada. Sin embargo, la evaluación de proveedor a proveedor es una metodología que permite incluso a una firma de investigación de mercado sesgada producir resultados imparciales.

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2.5 Escribiendo para supply chains

2.5 Escribiendo para supply chains

Los supply chains implican la coordinación de grandes equipos. Por ello, los materiales escritos son fundamentales. Los supply chains modernos simplemente no son compatibles con la tradición oral. Sin embargo, los supply chain practitioners a menudo se desempeñan terriblemente en lo que respecta a sus habilidades de comunicación escrita. Revisemos lo que los estudios de usabilidad y algunos expertos notables tienen que decir sobre estos temas. Además, las iniciativas de supply chain, ejecutadas mediante el enfoque de optimización experimental, deben ser documentadas minuciosamente. Las fórmulas y el código fuente responden a las preguntas de qué y cómo, pero no responden al porqué. La documentación debe asegurar que los [supply chain scientists](/es/el-supply-chain-scientist/) comprendan el problema al que se enfrentan. Con el tiempo, esta documentación se convierte en la clave para asegurar una transición sin problemas de un supply chain scientist a otro.

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3. Personae

Una serie de empresas ficticias diseñada para poner de relieve las realidades operativas y los compromisos de distintos entornos de supply chain.
2.1.1 Paris, una red de venta al por menor de moda (persona)

2.1.1 Paris, una red de venta al por menor de moda (persona)

Paris es una marca de moda europea ficticia que opera una amplia red de venta al por menor. La marca se dirige a mujeres y se posiciona como relativamente asequible. Aunque la línea de diseño es relativamente clásica y sobria, el principal motor del negocio siempre ha sido la novedad. Múltiples colecciones por año se utilizan para impulsar oleadas de [nuevos productos](/es/pronostico-de-inventario-sector-moda/). Impulsar el producto adecuado, en el momento adecuado, al precio adecuado y con la cantidad correcta de stock es uno de los desafíos fundamentales.

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3.1 Miami, un MRO de aviación (persona)

3.1 Miami, un MRO de aviación (persona)

Miami es un MRO de aviación ficticio (mantenimiento, reparación, revisión) en EE. UU. que atiende a una gran flota de aviones comerciales. En la aviación, la seguridad es primordial. Las partes y componentes deben ser inspeccionados rutinariamente y, potencialmente, reparados. Miami se dedica a mantener los aviones en el aire en todo momento, evitando incidentes AOG (aircraft on ground), que ocurren cada vez que falta una pieza necesaria para llevar a cabo una operación de mantenimiento.

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3.2 Amsterdam, marcas de queso (persona)

3.2 Amsterdam, marcas de queso (persona)

'Amsterdam es una empresa ficticia de FMCG que se especializa en la producción de quesos, cremas y mantequillas. Operan un amplio portafolio de marcas en varios países. Muchos objetivos empresariales conflictivos deben equilibrarse cuidadosamente: calidad, precio, frescura, desperdicio, diversidad, localidad, etc. Por diseño, la producción de leche y las promociones minoristas colocan a la empresa entre el martillo y el yunque en términos de oferta y demanda.'

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3.3 'Supply chain persona: San Jose, ecommerce de homeware

3.3 'Supply chain persona: San Jose, ecommerce de homeware

San Jose es un ecommerce ficticio que distribuye una variedad de productos para el hogar y accesorios. Operan su propio marketplace online. Su marca privada compite con marcas externas, tanto internamente como externamente. Para seguir siendo competitivos frente a actores más grandes y de precios más bajos, la supply chain de San Jose intenta ofrecer un servicio de alta calidad que adopta muchas formas, mucho más allá de la entrega oportuna de los productos pedidos.

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4. Ciencias auxiliares

Estos cursos breves incorporan disciplinas vecinas que mejoran materialmente la práctica de supply chain, desde la informática y los algoritmos hasta la ciberseguridad.
4.1 Computadoras modernas para supply chain

4.1 Computadoras modernas para supply chain

Las supply chains modernas requieren recursos de computación para operar, al igual que las cintas transportadoras motorizadas requieren electricidad. Sin embargo, los sistemas de supply chain lentos siguen siendo ubicuos, mientras que la potencia de procesamiento de las computadoras ha aumentado por un factor mayor a 10,000x desde 1990. Una falta de entendimiento de las características fundamentales de los recursos modernos de computación -incluso entre círculos de IT o [data science](/es/el-supply-chain-scientist/) - explica en gran medida este estado de cosas. El diseño de software subyacente a las [numerical recipes](/es/optimizacion-guiada-por-decisiones/) no debería antagonizar el sustrato informático subyacente.

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4.2 Algoritmos modernos para supply chain

4.2 Algoritmos modernos para supply chain

La optimización de supply chain depende de resolver numerosos problemas numéricos. Los algoritmos son recetas numéricas altamente codificadas destinadas a resolver problemas computacionales precisos. Los algoritmos superiores implican que se pueden obtener resultados superiores con menos recursos de cómputo. Al centrarse en lo específico de supply chain, el rendimiento algorítmico puede mejorar enormemente, a veces por órdenes de magnitud. Los algoritmos de supply chain también necesitan adoptar el diseño de las computadoras modernas, que han evolucionado significativamente en las últimas décadas.

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4.3 Optimización matemática para supply chain

4.3 Optimización matemática para supply chain

La optimización matemática es el proceso de minimizar una función matemática. Casi todas las modernas técnicas de aprendizaje estadístico - es decir, forecast si adoptamos una perspectiva de supply chain - se basan, en esencia, en la optimización matemática. Además, una vez establecidos los forecast, la identificación de las decisiones más rentables también se basa, en esencia, en la optimización matemática. Los problemas de supply chain frecuentemente involucran muchas variables. También son usualmente de naturaleza estocástica. La optimización matemática es una piedra angular de la práctica moderna de supply chain.

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4.4 Machine learning para supply chain

4.4 Machine learning para supply chain

Los forecasts son irreducibles en supply chain ya que cada decisión (compra, producción, almacenamiento, etc.) refleja una anticipación de eventos futuros. El aprendizaje estadístico y machine learning han reemplazado en gran medida el campo clásico del ‘forecasting’, tanto desde una perspectiva teórica como práctica. Intentaremos entender qué significa una anticipación basada en datos del futuro desde una perspectiva moderna de aprendizaje.

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4.5 Idiomas y compiladores para supply chain

4.5 Idiomas y compiladores para supply chain

La mayoría de supply chains aún se gestionan a través de hojas de cálculo (i.e. Excel), mientras que los sistemas empresariales han estado en funcionamiento durante una, dos, a veces tres, décadas - supuestamente para reemplazarlas. De hecho, las hojas de cálculo ofrecen una expresividad programática accesible, mientras que esos sistemas generalmente no lo hacen.

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4.6 Ingeniería de software para supply chain

4.6 Ingeniería de software para supply chain

Domar la complejidad y el caos es la piedra angular de la ingeniería de software. Teniendo en cuenta que los supply chains son tanto complejos como caóticos, no debería sorprender que la mayoría de los problemas del software empresarial que enfrentan los supply chains se reduzcan a una mala ingeniería de software.

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4.7 Ciberseguridad para supply chain

4.7 Ciberseguridad para supply chain

El cibercrimen está en aumento. El ransomware es un negocio en auge. Debido a su naturaleza distribuida físicamente, las supply chains están particularmente expuestas. Además, la complejidad ambiental es un terreno fértil para los problemas de seguridad informática.

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4.21 Blockchains para supply chain

4.21 Blockchains para supply chain

Las criptomonedas han atraído mucha atención. Se hicieron fortunas. Se perdieron fortunas. Los esquemas piramidales estaban a la orden del día. Desde una perspectiva corporativa, el blockchain es el eufemismo cortés utilizado para introducir ideas y tecnologías similares, mientras se establece una distancia con esas criptomonedas. Existen casos de uso de supply chain para el blockchain, pero también abundan los desafíos.

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5. Forecasting

Este capítulo se centra en la modelización predictiva, desde las competiciones de forecasting hasta los modelos estructurados y los plazos de entrega.
5.3 Pronóstico de lead times

5.3 Pronóstico de lead times

Los tiempos de entrega son una faceta fundamental de la mayoría de las situaciones de supply chain. Los tiempos de entrega pueden y deben ser forecast al igual que la demanda. Se pueden utilizar modelos de forecasting probabilístico, dedicados a los tiempos de entrega, para ser utilizados. Se presenta una serie de técnicas para elaborar forecasts probabilísticos de tiempos de entrega para fines de supply chain. La composición de esos forecasts, tiempo de entrega y demanda, es la piedra angular del modelado predictivo en supply chain.

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6. Toma de decisiones

Las conferencias sobre toma de decisiones van de la anticipación a la acción y muestran cómo los pronósticos se traducen en decisiones económicamente sólidas.
6.1 Asignación de stock retail con forecast probabilístico

6.1 Asignación de stock retail con forecast probabilístico

Las decisiones de supply chain requieren evaluaciones económicas ajustadas al riesgo. Convertir forecast probabilístico en evaluaciones económicas no es trivial y requiere herramientas específicas. Sin embargo, la priorización económica resultante, ilustrada mediante asignaciones de stock, se demuestra más poderosa que las técnicas tradicionales. Empezamos con el desafío de la asignación de stock retail. En una red de 2 niveles que incluye tanto un centro de distribución (DC) como múltiples tiendas, necesitamos decidir cómo asignar el stock del DC a las tiendas, sabiendo que todas las tiendas compiten por el mismo stock.

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6.2 Optimización de precios para el aftermarket automotriz

6.2 Optimización de precios para el aftermarket automotriz

El equilibrio entre oferta y demanda depende en gran medida de los precios. Por lo tanto, la optimización de precios pertenece al ámbito de supply chain, al menos en gran medida. Presentaremos una serie de técnicas para optimizar los precios de una empresa ficticia en el aftermarket automotriz. A través de este ejemplo, veremos el peligro asociado con líneas abstractas de razonamiento que no consiguen ver el contexto adecuado. Saber qué se debe optimizar es más importante que la letra pequeña de la optimización en sí.

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7. Ejecución táctica y estratégica

Las conferencias finales se centran en la ejecución: cómo iniciar iniciativas, llevar las decisiones a producción y definir el papel del supply chain scientist.
7.1 Empezando con una iniciativa de Supply Chain Quantitativa

7.1 Empezando con una iniciativa de Supply Chain Quantitativa

Realizar una exitosa optimización predictiva de un supply chain es una combinación de problemas blandos y duros. Desafortunadamente, no es posible separar esos aspectos. Las facetas blandas y duras están profundamente entrelazadas. Usualmente, este enredo colisiona frontalmente con la división del trabajo definida por el organigrama de la empresa.

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7.3 El Supply Chain Scientist

7.3 El Supply Chain Scientist

En el núcleo de una iniciativa de Supply Chain Quantitativa, se encuentra el Supply Chain Scientist (SCS) que ejecuta la preparación de datos, la modelización económica y el reporte de KPI. La automatización inteligente de las decisiones de supply chain es el producto final del trabajo realizado por el SCS. El SCS asume la responsabilidad de las decisiones generadas. El SCS entrega inteligencia humana amplificada mediante la potencia de procesamiento de las máquinas.

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