El test del desempeño de supply chain
El ROI de una iniciativa de supply chain depende del desempeño de la tecnología de software y de las habilidades de las personas que ejecutan la iniciativa en sí. Sin embargo, el ROI también depende en gran medida del desempeño actual de supply chain, ya que un desempeño inferior ofrece más margen de mejora. A continuación, proporcionamos un test simple que se puede realizar en minutos para evaluar el desempeño actual de supply chain de tu empresa. A pesar de la simplicidad de este test, creemos que ofrece una perspectiva más precisa que la mayoría de los benchmarks y auditorías de supply chain en profundidad que el mercado tiene para ofrecer. Debería tomar alrededor de 5 minutos de tu tiempo.
El desempeño de supply chain en 12 preguntas
- ¿Puede tu supply chain operar sin Excel?
- ¿Consideras que el análisis ABC está obsoleto?
- ¿Está toda la información relevante documentada por tus equipos de supply chain?
- ¿Registras los niveles históricos de stock?
- ¿Monitorean tus equipos de supply chain la calidad de sus datos?
- ¿Realizas forecast de lead times?
- ¿Previenes cualquier intervención manual en los forecast?
- ¿Gestionas las restricciones operativas, - por ejemplo, MOQs, - como datos?
- ¿Cuantificas el costo de los fallos de supply chain?
- ¿Pueden tus sistemas de toma de decisiones quedar sin supervisión durante una semana?
- ¿Puedes recalcular todas las decisiones en una hora?
- ¿Se priorizan todas las decisiones entre sí?
1. ¿Puede tu supply chain operar sin Excel?
Si los equipos de supply chain están utilizando hojas de Excel para generar sus decisiones rutinarias de supply chain - como decidir las cantidades a comprar - entonces, se puede considerar que las operaciones se gestionan a través de Excel. Si bien utilizar Excel de vez en cuando para explorar datos o investigar un problema de supply chain que había recibido poca atención en el pasado es perfectamente razonable, mantener a Excel en el proceso diario de toma de decisiones no lo es. Excel no es la herramienta adecuada para generar miles o incluso millones de decisiones al día cuando una empresa desea ofrecer un proceso de supply chain confiable. Si las decisiones de supply chain dependen de Excel, esto implica en la práctica que dichas decisiones no están ni de lejos tan optimizadas como podrían estar.
2. ¿Consideras que el análisis ABC está obsoleto?
El análisis ABC se reduce a clasificar los miles de productos que vende tu empresa en 3 a 5 clases definidas en función de su volumen de ventas reciente. Sin embargo, estas clases ABC no añaden ninguna información. En cambio, simplemente reflejan la demanda histórica - aunque de una manera cruda - ya que se pierde la mayor parte de la información original. El análisis ABC y todas sus variantes representan un método de análisis débil que intenta mitigar la complejidad de tu supply chain mediante aproximaciones muy toscas. Si las decisiones de supply chain se basan en reglas que involucran clases ABC, entonces dichas decisiones pueden mejorar simplemente eliminando las clases ABC e introduciendo respuestas más granuladas a la demanda futura.
3. ¿Está toda la información relevante documentada por tus equipos de supply chain?
La parte importante de esta pregunta es quién se encarga de escribir la documentación. Con frecuencia, existe poca o ninguna documentación disponible para los datos de supply chain, que incluyen - entre otras cosas - historial de ventas, historial de compras, niveles de stock y catálogo de productos. Sin embargo, incluso cuando dicha documentación existe, puede que no haya sido escrita por los propios equipos de supply chain, sino por los equipos de TI. La documentación de los datos debe ser escrita desde una perspectiva de supply chain, de lo contrario se garantiza que se pasen por alto las muchas sutilezas asociadas a los procesos de supply chain de la empresa. La falta de documentación de los datos dificulta muchos, si no la mayoría, de los intentos por solucionar fallos de supply chain prolongados y recurrentes. En realidad, dichos fallos suelen estar asociados a casos extremos, que podrían haberse gestionado adecuadamente implementando reglas precisas dedicadas a tratar esos casos específicos. Sin embargo, debido a la falta de una documentación precisa orientada al supply chain, la empresa falla de forma rutinaria en implementar esas soluciones.
4. ¿Registras los niveles históricos de stock?
No puedes optimizar lo que no mides; y cuanto mejor es la medición, más fácil es la optimización. El supply chain requiere mantener muchos conjuntos de datos históricos: historial de ventas, historial de compras, historial de movimientos de stock, etc. Sin embargo, con demasiada frecuencia, los niveles históricos de stock no se registran adecuadamente. Mientras que los proveedores de ERP / MRP / WMS podrían argumentar que estos datos sobrecargarían sus sistemas, registrar dichos datos ya no representa prácticamente un desafío gracias a las capacidades de almacenamiento de datos disponibles en la actualidad. Por lo tanto, si los sistemas de supply chain de tu empresa no registran los niveles históricos de stock, es muy probable que haya muy poco para contrarrestar los sesgos introducidos por los propios niveles de stock.
5. ¿Monitorean tus equipos de supply chain la calidad de sus datos?
Nuevamente, la parte importante de esta pregunta es quién realiza el monitoreo. La calidad de los datos de supply chain es un ingrediente crítico para mantener las operaciones de supply chain funcionando sin problemas. Sin embargo, con demasiada frecuencia, los equipos de supply chain disponen de pocos o ningún medio para monitorear la calidad de sus propios datos y actuar cuando los KPIs comienzan a desviarse de su curso inicial. El valor está en el ojo del observador. La tarea de monitorear la calidad de los datos de supply chain y solucionar de forma proactiva los problemas que surgen con el tiempo no puede ser delegada a los equipos de TI. En cambio, esto debería ser una de las responsabilidades principales de supply chain. Cuando supply chain no asume esta responsabilidad, muchos fallos tienden a pasar desapercibidos y, sin lugar a dudas, se convierten en errores costosos -aunque generalmente dispersos- para la empresa.
6. ¿Realizas forecast de lead times?
Un buen forecast de demanda no sirve de nada sin un buen forecast de lead time. De hecho, para comprar o producir las cantidades correctas en el momento adecuado, la empresa necesita no solo anticipar correctamente la demanda futura, sino también prever correctamente el período de tiempo a cubrir. Los lead times varían, y al igual que la demanda, muestran muchos patrones estadísticos como la estacionalidad y la incertidumbre. Por ejemplo, el Año Nuevo Chino aumenta los lead times cuando la fabricación se realiza en China. Cuando los lead times no se forecastan, la supply chain tiende a reaccionar mal ante la variación de los lead times, ya que esas variaciones no se planifican. El forecast estadístico de los lead times aborda este desafío de manera directa, para aprovechar al máximo los forecast de demanda, que deberían generarse “sobre” los forecast de lead times.
7. ¿Previenes cualquier intervención manual en los forecast?
Si un forecast estadístico es incorrecto, entonces se debe corregir el modelo estadístico subyacente. Si a un modelo estadístico le faltan algunos datos críticos que, de otro modo, están disponibles para el profesional de supply chain, entonces esos datos deben ingresarse y ponerse a disposición del sistema. Si el modelo estadístico no puede aprovechar esta información adicional, entonces debe cambiarse por uno mejor que pueda tener en cuenta dicha información. No hay ninguna buena razón para tolerar intervenciones manuales en los forecast, o incluso en los modelos de forecast: no solo son una gran pérdida de tiempo, sino que también distraen a los profesionales de supply chain de la resolución de los problemas subyacentes que generan la necesidad de intervenciones manuales desde el principio.
8. ¿Gestionas las restricciones operativas, - por ejemplo, MOQs, - como datos?
Más allá de los datos transaccionales, como el historial de ventas, muchos otros conjuntos de datos son importantes para tomar decisiones de supply chain: MOQs (cantidades mínimas de pedido), costos de transporte, volúmenes máximos de contenedor, escalas de precios de proveedores, cuotas comerciales, penalizaciones contractuales, etc. Dado que las operaciones rutinarias de supply chain dependen de estos datos, se deben tratar como datos de producción. Sin embargo, con demasiada frecuencia, la mayoría de los datos mencionados ni siquiera se registran adecuadamente en los sistemas TI de producción. En cambio, estos datos se suelen mantener en hojas de Excel o bases de datos de Access que, en su mayoría, son desconocidas para el departamento de TI. El no contar con todos estos datos como parte de los sistemas TI centrales indica, por lo general, que la producción depende de fuentes de datos poco confiables, como las mismas hojas de Excel o bases de datos de Access. En consecuencia, la supply chain no está completamente optimizada para poder afrontar el tipo de restricciones mencionadas anteriormente de la manera más eficiente.
9. ¿Cuantificas el costo de los fallos de supply chain?
Las supply chains fallan en entregar de forma rutinaria: los faltantes de stock ocurren todo el tiempo, al igual que el inventario muerto. Aunque no cabe duda de que reducir la frecuencia y la magnitud de tales fallos no solo es deseable, sino casi siempre posible, la perfección no es un objetivo razonable. Siempre ocurrirá un cierto grado de fallos en supply chain porque buscar la perfección - es decir, cero fallos - resultaría tremendamente más costoso que los propios fallos. Hay que encontrar un equilibrio entre el costo de mantener stock y el costo del faltante de stock. Si los costos económicos asociados a los fallos de supply chain no se cuantifican, no hay forma de saber si la empresa está asumiendo demasiado poco o demasiado riesgo. En la práctica, esto implica que la empresa no está optimizando adecuadamente los riesgos relacionados con su supply chain.
10. ¿Pueden tus sistemas de toma de decisiones quedar sin supervisión durante una semana?
Se deben tomar millones de decisiones cada semana cuando se trata de cualquier supply chain de gran tamaño. Aunque los sistemas de TI pueden estar respaldados por los equipos de supply chain, estos últimos no pueden gestionar minuciosamente cada decisión - simplemente son demasiadas. Como resultado, todas las supply chains modernas operan utilizando al menos cierto grado de automatización, posiblemente mediante conceptos tan toscos como el inventario Min/Max. Si los sistemas de toma de decisiones de supply chain no pueden quedar sin supervisión durante una semana, significa que esos sistemas indudablemente producen decisiones inapropiadas que perjudican a tu empresa. En la práctica, esto también implica que estas decisiones “inapropiadas” se toman constantemente, simplemente porque a menudo no hay nadie disponible para anular manualmente dichas decisiones. Así, si tu empresa no confía en su propia automatización para mantener el buen funcionamiento durante una semana, hay mucho que ganar al corregir las partes “inapropiadas” de la automatización de supply chain.
11. ¿Puedes recalcular todas las decisiones en una hora?
La agilidad es esencial en cualquier supply chain. Los contextos empresariales cambian y se deben investigar continuamente escenarios hipotéticos. Con frecuencia, no tiene sentido esperar una respuesta en tiempo real de los sistemas cuando se trata de cambiar una hipótesis central, como transportar mercancías por aire o por mar. Sin embargo, cuando se trata de los modelos de supply chain, es fundamental obtener una respuesta en aproximadamente una hora. La gestión de supply chain debería poder recibir retroalimentación el mismo día acerca de un enfoque que deseen probar, al menos desde una perspectiva de simulación. Dado que las simulaciones generalmente requieren un par de intentos para “acertar” con la configuración adecuada - a menos que todos los modelos puedan reejecutarse en una hora - no hay posibilidad de obtener dicha retroalimentación en el transcurso del día. Las empresas que no tienen la capacidad de regenerar todas las decisiones de supply chain con hipótesis variables son empresas que tampoco pueden explorar las opciones de supply chain que tienen a su disposición. Así, se deja sin explotar mucho potencial.
12. ¿Se priorizan todas las decisiones entre sí?
Muchos sistemas tradicionales de supply chain ponen un fuerte énfasis en los silos: las decisiones se toman localmente sin considerar el panorama general. Por ejemplo, si un almacén se está quedando sin un producto específico, lo mejor es asegurarse de que las pocas unidades de stock que quedan se distribuyan a las tiendas que más las necesitan. Cuando las decisiones se toman de forma aislada, una sola tienda podría hacer un gran reorder del producto y así generar un faltante de stock en el almacén, mientras que la tienda no necesitaba realmente hacer un reorder tan grande en ese momento específico. Las empresas que toman sus decisiones de supply chain de forma aislada están perdiendo sistemáticamente el panorama general al olvidar que la mayoría de las decisiones de supply chain tienden a tener consecuencias no locales. Por lo tanto, a menos que tus decisiones de supply chain ya estén sistemáticamente priorizadas entre sí, existen ganancias en rendimiento al establecer dicha priorización.