Evaluando el éxito de Supply Chain Quantitativa
Podría parecer algo paradójico, pero mientras el Quantitative Supply Chain pone un énfasis significativo en los métodos numéricos y las mediciones, nuestra experiencia nos indica que las métricas tienden a contarnos muy poco, y a menudo demasiado tarde, sobre si una iniciativa va por el camino correcto. Casi todas las métricas pueden ser manipuladas y esto generalmente se produce a expensas de la sostenibilidad del enfoque elegido. Por lo tanto, Supply Chain Quantitativa busca mejoras evidentes: si las mejoras son tan sutiles que se requieren mediciones avanzadas para detectarlas, entonces, muy probablemente la iniciativa no valió la pena y debe considerarse un fracaso. Por el contrario, si las mejoras son notorias y consistentes en muchas métricas, y la supply chain en su conjunto se siente más ágil y reactiva que nunca, entonces, la iniciativa muy probablemente ha tenido éxito.
Las métricas pueden ser manipuladas
Hay una razón por la que a los ingenieros rara vez se les evalúa basándose en métricas: son demasiado buenos manipulando las métricas, es decir, aprovechándose de ellas para sus propios intereses en vez de servir a los intereses de la empresa. Las supply chain son complejas y casi todas las métricas simples pueden ser explotadas de maneras que podrían resultar completamente destructivas para la empresa. Puede parecer que este problema es solo cuestión de cerrar los vacíos que se esconden en las métricas. Sin embargo, nuestra experiencia indica que siempre hay otro vacío por descubrir.
Una historia de ingeniería inversa de métricas
Tomemos como ejemplo un ecommerce ficticio. La dirección decide que se deben mejorar los niveles de servicio y, por lo tanto, el nivel de servicio se convierte en la métrica principal. El equipo de supply chain comienza a trabajar de acuerdo con esta métrica y propone una solución que consiste en aumentar considerablemente los niveles de inventario, incurriendo así en costos masivos para la empresa.
Como resultado, la dirección cambia las reglas, se define la cantidad máxima de inventario y el equipo debe operar dentro de este límite. El equipo revisa sus cifras y se da cuenta de que la forma más sencilla de reducir los niveles de inventario es marcar grandes cantidades de productos como “inactivos”, lo que desencadena promociones agresivas. De hecho, los niveles de inventario se reducen, pero los márgenes brutos también se ven reducidos significativamente en el proceso.
Una vez más, el problema no pasa desapercibido y las reglas se cambian de nuevo. Se introduce un nuevo límite en la cantidad de inventario que puede terminar siendo marcado como “inactivo”. Implementar esta nueva regla requiere mucho esfuerzo porque la supply chain de repente se enfrenta a inventario “antiguo” que deberá ser descontado fuertemente. Para hacer frente a esta nueva norma, el equipo aumenta la proporción del transporte aéreo en relación con el transporte marítimo. Los tiempos de entrega se reducen, los inventarios disminuyen, pero los costos operativos están aumentando rápidamente.
Para hacer frente a los costos operativos que se están descontrolando, la dirección cambia nuevamente las reglas y establece un límite superior al porcentaje de mercancías que pueden transportarse por aire. Una vez más, la nueva norma causa estragos, ya que desencadena una serie de faltantes de stock que podrían haberse prevenido utilizando el transporte aéreo. Como resultado de verse obligados a operar bajo restricciones cada vez más estrictas, el equipo comienza a renunciar a aprovechar los descuentos en precios ofrecidos por los proveedores. Comprar cantidades más pequeñas también es una forma de reducir los tiempos de entrega. Sin embargo, una vez más, los márgenes brutos se reducen en el proceso.
Lograr que los precios de compra vuelvan a encarrilarse resulta ser un objetivo mucho más esquivo para la dirección. Ninguna regla simple puede hacer frente a este desafío, por lo que se introducen una miríada de objetivos de precio para cada subcategoría de producto. Muchos de estos objetivos resultan poco realistas y conducen a errores. En conjunto, el panorama de la supply chain se vuelve cada vez menos claro. Presionados desde múltiples frentes, el equipo de supply chain comienza a ajustar una característica oscura del proceso de planificación de la demanda: la lista de sustitución de productos.
De hecho, la dirección se dio cuenta desde el principio de que algunos faltantes de stock no tenían tanto impacto como otros, ya que algunos de los productos que faltaban contaban con múltiples sustitutos casi perfectos. En consecuencia, todos acordaron que los faltantes de stock en esos productos podrían descontarse en gran medida al calcular el nivel de servicio general. Sin embargo, el equipo de supply chain, que ahora opera bajo una presión tremenda, está empezando a estirar el propósito de esta lista uno o dos niveles más allá de su intención original: se listan como sustitutos casi perfectos productos que no son tan similares. Las métricas de nivel de servicio mejoran, pero el negocio no.
La trampa del éxito
Las métricas pueden ser manipuladas y, si se otorgan incentivos tóxicos a los equipos, es muy probable que se utilicen de manera engañosa. Sin embargo, la situación no es tan mala como podría parecer. De hecho, nuestra experiencia indica que, salvo en culturas empresariales realmente disfuncionales, los empleados generalmente no tienden a sabotear su trabajo. Al contrario, hemos observado que la mayoría de los empleados se enorgullece de hacer lo correcto, incluso si ello implica flexibilizar un poco las políticas de la empresa.
Por lo tanto, en lugar de quitarle libertad al equipo encargado de implementar la estrategia de optimización de la supply chain, es importante incentivar al equipo a elaborar un conjunto de métricas que ilumine la iniciativa de supply chain en su conjunto. El rol de la dirección no es imponer reglas basadas en dichas métricas, sino desafiar el pensamiento estratégico que las sustenta. Con frecuencia, el objetivo inmediato ni siquiera debería ser mejorar los valores de las métricas, sino perfeccionar su propia definición.
En realidad, no todas las métricas tienen el mismo valor para un negocio. Por lo general, se requiere un esfuerzo considerable para elaborar métricas que ofrezcan una perspectiva significativa del negocio. Este trabajo exige no solo una buena comprensión de la estrategia empresarial, sino también un conocimiento profundo de los datos subyacentes, el cual viene acompañado de una miríada de artefactos y otras rarezas numéricas. Por lo tanto, las métricas deben considerarse, sobre todo, como un trabajo en progreso.
Hemos descubierto que un fuerte indicador del éxito en cualquier proyecto de supply chain es la calidad de las métricas que se establecen a lo largo de la iniciativa. Sin embargo, resulta algo paradójico, ya que no existe ninguna métrica razonable para evaluar realmente la relevancia de esas métricas. Aquí hay algunos elementos que pueden ayudar a evaluar la calidad de las métricas:
- ¿Existe un consenso entre los diferentes equipos de supply chain de que las métricas capturan la esencia del negocio? ¿O de que las perspectivas empresariales implícitamente promovidas por las métricas no son miopes ni están cegadas?
- ¿Poseen las métricas una verdadera profundidad a la hora de conciliar los números con los impulsores económicos? La simplicidad es deseable, pero no a costa de obtener una visión global equivocada.
- ¿Se han tratado adecuadamente los artefactos de datos? Por lo general, existen docenas de sutiles “trampas” que deben atenderse al procesar los datos extraídos de los sistemas de la empresa. Nuestra experiencia nos indica que se debe tener sospecha cuando los datos en bruto parecen ser suficientemente buenos, ya que eso generalmente significa que ni siquiera se han identificado los problemas como tales.
- ¿Tienen sentido las decisiones generadas a partir de las métricas elegidas? Si una decisión, que de otro modo estaría alineada con las métricas, no parece tener ningún sentido, entonces, lo más probable es que no lo tenga; y el problema frecuentemente radica en la métrica misma.
En muchos sentidos, elaborar buenas métricas es como orientar la gravedad hacia el pozo del éxito: a menos que algo intervenga, lo natural es rodar por la pendiente hasta el fondo, que resulta ser precisamente donde reside el éxito. Conocer la profundidad exacta del fondo ni siquiera es estrictamente necesario, siempre que cada paso del camino hacia él mejore las condiciones para la empresa.
Las decisiones sensatas conducen a un mejor rendimiento
En la supply chain, incluso las mejores métricas tienen una gran desventaja: los números suelen llegar tarde. Los tiempos de entrega pueden ser largos y las decisiones tomadas hoy podrían no tener un impacto visible durante semanas, o incluso meses. Además, Supply Chain Quantitativa, que pone un énfasis significativo en las mejoras iterativas e incrementales, complica aún más este asunto. Sin embargo, emplear métodos no incrementales sería aún peor, aunque por otras razones. Por lo tanto, las métricas no pueden ser las únicas señales utilizadas para evaluar si la iniciativa va por el camino correcto.
Generar decisiones sensatas es una señal simple, pero subestimada, de un rendimiento superior. De hecho, a menos que tu empresa ya esté obteniendo un éxito extraordinario con su supply chain, es muy probable que los sistemas sigan produciendo decisiones “insanas” que son detectadas y corregidas manualmente por los equipos de supply chain. El propósito de todas las “alertas”, o mecanismos reactivos similares, es precisamente mitigar los problemas en curso mediante continuos esfuerzos manuales de corrección.
Llevar la iniciativa de Supply Chain Quantitativa a un punto en el que todas las decisiones –generadas de manera completamente robotizada– sean consideradas sensatas o seguras es un logro mucho mayor de lo que la mayoría de los profesionales imagina. El énfasis en las decisiones “robotizadas” es importante aquí: para cumplir las reglas, no debe requerirse intervención humana. Luego, con “sensatas” nos referimos a decisiones que aún parecen acertadas para los profesionales, incluso después de haber invertido varias horas en investigar el caso; lo cual, naturalmente, no se puede hacer de forma regular debido a la gran cantidad de decisiones similares que se deben tomar cada día.
Nuestra experiencia indica que, siempre que las decisiones automatizadas sean consideradas fiables, el rendimiento se materializa más tarde, cuando esas decisiones se ponen a prueba al usarse “en producción”. De hecho, la prueba de “sanidad” es un test muy riguroso para la lógica de toma de decisiones. A menos que tu empresa ya esté aprovechando algo muy similar a Supply Chain Quantitativa, lo más probable es que los sistemas que tenga instalados estén lejos de superar este test. Como resultado, se cometen errores sin detectar constantemente, y la empresa termina pagando mucho por este flujo continuo de problemas.
Luego, desde un punto de vista operativo, en cuanto las decisiones de supply chain se automatizan, los equipos de supply chain se liberan de la servidumbre de alimentar su propio sistema con un flujo interminable de entradas manuales. Esas ganancias de productividad pueden reinvertirse donde realmente importa: para refinar los pormenores de la estrategia de supply chain en sí, o para monitorear a los proveedores más de cerca a fin de abordar los problemas de supply chain que se originan en su lado. El aumento en el rendimiento, logrado mediante la optimización cuantitativa pura de la supply chain, se intensifica por las ganancias obtenidas por los equipos de supply chain que finalmente pueden encontrar tiempo para mejorar los procesos y los workflows.