00:00:07 La importancia de los lead times en la gestión de inventario.
00:00:50 Desglosando los aspectos técnicos de los procesos de supply.
00:02:56 Midiendo los lead times para la optimización de la supply chain.
00:04:12 Analizando los pasos del lead time para su optimización.
00:06:59 Desglose de los lead times para medidas precisas.
00:08:02 Incertidumbre en el lead time y álgebra de distribuciones.
00:10:03 Ejemplo real: mejorando los lead times.
00:12:37 Explicando retrasos inesperados en procesos de negocio.
00:13:02 Ineficiencias en el almacén causando retrasos: un ejemplo.
00:15:00 Resolviendo problemas en el ejemplo del almacén.
00:16:16 Formación de pirámide de cajas por la cinta transportadora.
00:17:26 Reflexiones finales.
Resumen
En esta entrevista, Kieran Chandler y Joannes Vermorel discuten la importancia de lead times en supply chain optimization. Vermorel destaca la necesidad de medir con precisión los lead times en diversas etapas, desde la manufactura hasta los artículos listos para el cliente. Al descomponer los lead times en componentes distintos, las empresas pueden estimar mejor los lead times totales e identificar cuellos de botella. Vermorel también enfatiza los beneficios de lead times más cortos, tales como una mejor planificación y ventanas de forecasting reducidas. Examina un ejemplo real donde procesos ineficientes en el warehouse —como el procesamiento de órdenes LIFO y una cinta transportadora corta— llevaron a retrasos, enfatizando el impacto de pequeños detalles en la implementación sobre la eficiencia de la supply chain.
Resumen Ampliado
En esta entrevista, Kieran Chandler y Joannes Vermorel, el fundador de Lokad, discuten la importancia de los lead times en la supply chain optimization y inventory management. Los lead times suelen ser pasados por alto por las empresas, que en cambio se enfocan en el forecasting de inventario. Vermorel explica que comprender los lead times es crucial para el éxito empresarial y que ignorarlos podría conducir a forecasting inexactos.
Los lead times representan un aspecto más técnico del proceso de la supply chain, que requiere atención al detalle y conocimiento de los procesos de producción y transporte. Puede que no sean tan glamorosos como centrarse en demanda futura, pero su impacto en la gestión de inventario es significativo. Los lead times más largos generalmente requieren mayores niveles de stock.
El primer paso para mejorar la gestión de lead times es medirlos con precisión. Las empresas a menudo tienen mediciones deficientes de los lead times, ya que no se consideran críticos para las operaciones de la supply chain. Sin embargo, para fines de optimización, es esencial contar con buenas mediciones en cada etapa del proceso de la supply chain.
Vermorel sugiere que las empresas deben medir los lead times en diversas etapas, como la manufactura, el transporte de puerto a puerto, el transporte de puerto a almacén, y el tiempo que se tarda en tener los artículos listos en los estantes para los clientes. Estas mediciones no necesitan ser extremadamente granulares, pero contar con una diferenciación clara entre las distintas etapas de la supply chain puede proporcionar una base sólida para el forecasting y la optimización de los lead times.
Al medir los lead times con precisión, las empresas pueden identificar posibles cuellos de botella o retrasos que pueden ser accidentales o innecesarios. Por ejemplo, en un lead time de 13 semanas para importar productos desde Asia, podría haber un retraso de dos semanas debido al proceso de toma de decisiones para el reordenamiento de artículos.
Vermorel explica que la variabilidad en los lead times se debe a varios factores. Por ejemplo, el transporte puede verse afectado por las condiciones meteorológicas, haciendo que una carga proveniente de Asia demore un par de días más o menos de lo esperado. Además, las aduanas en los puertos pueden agregar aleatoriamente una semana extra de retraso. Asimismo, los lead times de producción están sujetos a cambios, ya que los proveedores pueden estar ocupados atendiendo a otros clientes o no estar dedicados exclusivamente a un solo cliente. Estos factores contribuyen a las fluctuaciones aleatorias en los lead times.
La sugerencia para gestionar estas fluctuaciones es descomponer los lead times en partes distintas, tales como producción, transporte, despacho de aduanas y toma de decisiones, entre otros. Aunque esto pueda agregar complejidad, Vermorel sostiene que es la única manera de medir razonablemente los lead times. Al desglosar los lead times en sus componentes fundamentales, las empresas pueden comprender mejor cada segmento y obtener una estimación más precisa del lead time total.
Sin embargo, cada uno de estos factores individuales conlleva su propio rango de incertidumbres y probabilidades. Para tener confianza en la predicción de los lead times, Vermorel sugiere utilizar un álgebra de distribuciones para combinar estas variables probabilísticas. Aunque agregar variables puede aumentar la incertidumbre, la incertidumbre global del lead time no se dispara, ya que cada proceso distinto se estima con mayor precisión.
En el contexto de un ejemplo real, Vermorel describe cómo, cuando una empresa comienza a medir con precisión sus lead times, a menudo descubre retrasos accidentales que pueden eliminarse mediante la automatización. Esto puede conducir a mejoras significativas en los procesos de la supply chain de la empresa y en su eficiencia general.
La entrevista resalta la importancia de comprender la variabilidad en los lead times y los beneficios de descomponerlos en componentes distintos. Al hacerlo, las empresas pueden estimar y gestionar sus lead times con mayor precisión, lo que conduce a una optimización de la supply chain y a una eficiencia global mejorada.
Vermorel enfatiza que reducir los lead times puede tener un impacto significativo en la eficiencia de la supply chain. Al mover continuamente los productos en lugar de mantenerlos estacionarios durante períodos prolongados, las empresas pueden reducir los lead times y hacer un mejor uso de sus recursos. Los lead times más cortos no solo ayudan a disminuir la cantidad de stock que se necesita mantener, sino que también hacen que toda la supply chain sea más eficiente en una variedad de aspectos.
Un beneficio clave de los lead times más cortos es que permiten una mejor planificación. Cuando las empresas pueden comprimir sus lead times, no necesitan forecastar tan lejos en el futuro. Por ejemplo, si una empresa puede reducir su lead time de doce semanas a ocho semanas, solo necesita forecastar la demanda para las próximas ocho semanas, en lugar de las próximas doce. Esta reducción en la ventana de forecasting conduce a forecasts precisos.
Además de mejorar la planificación, los lead times más cortos pueden ayudar a las empresas a evitar retrasos inesperados. Aunque, idealmente, las empresas deberían tener una comprensión integral de cada etapa de su proceso de la supply chain, Vermorel señala que aún pueden ocurrir retrasos inesperados, a menudo debido a que se pasan por alto detalles. Comparte un ejemplo de un almacén que visitó hace unos años, donde las órdenes electrónicas para los productos se imprimían en papel para que los empleados las procesaran manualmente. La forma en que se configuraba la impresora hacía que las órdenes cayeran en una caja, creando un retraso innecesario en el procesamiento de las órdenes.
Vermorel describe el proceso de almacén de una empresa donde se acumulaba una pila de órdenes. El problema era que las órdenes se procesaban en un orden LIFO en lugar de FIFO. El empleado siempre tomaba la orden más reciente de la parte superior de la pila, lo que significaba que la orden en el fondo permanecía allí hasta que se despejaran todas las demás. Durante los períodos de mayor actividad, esto podía resultar en que algunas órdenes se quedaran en el fondo por tiempo indefinido, posiblemente días.
El problema LIFO fue causado por el hecho de que las órdenes se imprimían y se colocaban en una pila. Curiosamente, un problema similar ocurrió más abajo en la supply chain debido a que la cinta transportadora era demasiado corta. Los empleados recogían los artículos y colocaban las cajas en la cinta transportadora. Sin embargo, la cinta transportadora era operada manualmente y medía solo unos 10 metros, lo que era insuficiente para el volumen de cajas. En consecuencia, la cinta se llenaba, y los empleados comenzaban a colocar las cajas en el suelo frente a ella.
A medida que la cinta transportadora permanecía llena, se formaba una pirámide de cajas frente a ella. Cuando la cinta finalmente volvía a moverse, los empleados tomaban las cajas de la parte superior de la pirámide, lo que resultaba nuevamente en una situación LIFO. La caja más antigua solo volvía a la cinta después de que se desarmara por completo la pirámide.
Transcripción Completa
Kieran Chandler: Hoy en Lokad TV, vamos a entender exactamente por qué los lead times son tan importantes para el éxito empresarial y también discutir por qué, si no se les toma en serio, bien podrías usar un generador de números aleatorios a la hora de forecastar. Entonces, Joannes, creo que este es probablemente uno de los temas más simples de los que hemos hablado en Lokad TV. ¿Por qué es un tema que discutimos hoy?
Joannes Vermorel: Diría que los lead times quizá no sean el elefante en la habitación, sino algo ligeramente menor que un elefante, digamos, un caballo en la habitación que se ignora. El elefante en la habitación que se pasa por alto es simplemente la naturaleza probabilística del forecast de la demanda. Hay incertidumbre en la demanda, y hay que lidiar con ella. Pero el caballo en la habitación, justo al lado del elefante, es el hecho de que el lead time también tiene cierta incertidumbre y necesita ser forecast correctamente.
Los lead times son más técnicos; no es muy complicado, pero debes estar al tanto de los pequeños detalles de tu proceso de supply. Necesitas saber exactamente qué está sucediendo en la parte de producción, qué ocurre en términos de transporte, y si tienes varias opciones de transporte disponibles, como enviar tus productos por mar o por aire, debes estar consciente de ello. Son muchos pequeños detalles, y es necesario prestar atención a ellos para obtener una comprensión correcta de la situación. Puede que no sea tan glamoroso como centrarse en la demanda futura, pero la realidad es que, debido a que los lead times tienen un efecto lineal sobre los inventarios, si tienes lead times que son el doble de largos, necesitarás stocks que sean el doble. Se suele subestimar porque es más técnico, supongo.
Kieran Chandler: Mencionaste la complejidad del enfoque. ¿Cuál sería el primer paso que debería dar alguien si quisiera mejorar la forma en que aborda los lead times?
Joannes Vermorel: El primer paso es la medición. Muy frecuentemente, se mide de forma deficiente el lead time. No se considera crítico medir el lead time para operar la supply chain, pero si se quiere optimizar, es necesario contar con buenas mediciones. Idealmente, se desea medir cada paso. En teoría, se podría llegar a una granularidad insana, midiendo cada minuto durante varias semanas, para tener visibilidad completa de la ubicación exacta de un producto y saber exactamente dónde se detienen esos productos. La realidad es que, la mayoría de las veces, los productos no se mueven.
Sin entrar en esa perspectiva extrema, si ya puedes diferenciar claramente el tiempo de manufactura, el tiempo que se tarda en transportar de puerto a puerto, el tiempo que se demora en transportar de puerto a almacén, y el tiempo que, una vez recibidos los productos en tu almacén, se tarda en tenerlos en los estantes listos para ser recogidos y servidos a los clientes, eso sería ideal. Para tener todas esas mediciones realizadas correctamente, no estamos hablando de millones de mediciones; es como media docena la que te ofrece un gran punto de partida para hacer tu forecast de lead times y su optimización. Lo primero que notarás es que quizá algunos retrasos son accidentales, y de tus 13 semanas de lead times para importar desde Asia, tienes dos semanas que son simplemente el retraso que te toma decidir cuánto reordenar.
Kieran Chandler: Hablemos de esa variabilidad. ¿Cuáles son los factores clave que están contribuyendo a este tipo de variabilidad en los lead times?
Joannes Vermorel: El transporte en sí tiene un poco de variabilidad. Por ejemplo, dependiendo de las condiciones meteorológicas, una carga proveniente de Asia podría tardar un par de días más o menos. No es súper preciso. Luego, si debes pasar por aduanas en un puerto, las propias aduanas pueden agregar aleatoriamente una semana extra de retraso. Antes de transportar los productos, primero debes producirlos, y tu proveedor podría haber recibido otros pedidos de otros clientes, sobre los cuales no tienes control. Así, la carga de trabajo de tu proveedor en un momento preciso es algo que está fuera de tu control. Incluso si, en teoría, producir 1,000 unidades con una línea de producción toma exactamente una semana, si esta unidad ya está ocupada atendiendo a otro cliente, podría llevar más tiempo. Por ello, el lead time de producción varía porque tus proveedores no están dedicados exclusivamente a ti. Hay muchas causas que pueden crear fluctuaciones aleatorias en los lead times.
Kieran Chandler: Entonces, ¿lo que dices es que, en lugar de considerar el lead time como algo único, deberíamos dividirlo en partes distintas? ¿No añade esto una complejidad excesiva?
Joannes Vermorel: Agrega complejidad, pero también es la única manera de obtener una medición razonable de tu lead time. Si quieres entender tus lead times, necesitas descomponerlos en sus piezas fundamentales. Sí, terminas teniendo quizá media docena de segmentos de tiempo, como los retrasos para producir, los retrasos para transportar a través del cargo hasta el puerto, el retraso para transportar por camión desde el puerto hasta tu almacén, el retraso para enviar desde tu almacén hasta los clientes finales, el retraso para que tomes una decisión sobre cuánto necesitas reordenar, y quizá el retraso entre reordenes. Así que, sí, hay que descomponer, pero la realidad es que si quieres tener una medición razonable de tus lead times, no existe una alternativa real. No es porque decidas ignorar los problemas que el problema desaparece.
Kieran Chandler: Parece que con cada uno de estos factores individuales, habrá mucha incertidumbre, con un rango real de probabilidades que podrían ocurrir. ¿Cómo puedes tener confianza en lo que estás prediciendo que sea un lead time?
Joannes Vermorel: Ahí es típicamente donde se necesita un álgebra de distribuciones, donde puedes combinar tus variables y variables probabilísticas. Lokad tiene una, pero también existen otras opciones. En resumen, sí, tendrás mediciones probabilísticas para cada paso del proceso que representa una cantidad variable de días, y necesitarás combinarlas, lo cual es simplemente hacer una suma como este retraso más este retraso, excepto que estás sumando variables probabilísticas. Debes entender que el ruido estadístico no se compone realmente. Así que, sí, tienes más incertidumbre a medida que añades variables en términos de la dispersión total de posibilidades, pero eso no significa que la incertidumbre del lead time se dispare solo porque estás sumando pasos. Lo que haces al final es descomponer un gran retraso en piezas más pequeñas que puedes estimar con mayor precisión porque representan procesos distintos.
Kieran Chandler: Para concluir, tomemos un ejemplo del mundo real. ¿Puedes dar un ejemplo de una ocasión en que un cliente tuyo mejoró la forma en que aborda sus lead times, y cómo afectó eso a sus procesos de negocio?
Joannes Vermorel: Sí, al comenzar a medir tus lead times, el hallazgo más clásico es que simplemente te das cuenta de que tienes retrasos que son completamente accidentales.
Kieran Chandler: Simplemente te das cuenta de que los productos llegan a un lugar, se quedan allí durante cinco días sin que suceda nada, solo para volver a moverse. Y esos cinco días pueden reducirse a nada si simplemente decides, está bien, en lugar de ponerlos en estantes, esperar cinco días sin hacer nada y luego seguir moviéndolos. Es simplemente mantenerlos en movimiento todo el tiempo. Entonces, y de nuevo, mejores forecast te ayudarán a reducir la cantidad de stock que necesitas mantener en el lugar. Pero los lead times más cortos están haciendo eso de una manera mucho más eficiente.
Joannes Vermorel: Si pudieras reducir todos tus lead times a cero, no necesitarías ningún inventario en absoluto. Si simplemente pudieras decir que, cada vez que tengas una unidad que un cliente está solicitando, instantáneamente podrías producir esta unidad y hacer que sea transportada al cliente. Eso sería como tener todo just-in-time, y no necesitarías ningún stock, planificación, ni nada. Entonces, comprimir los lead times tiene efectos positivos en toda la supply chain. Además, no se trata solo de que reduce el stock, sino que si tienes lead times más cortos, no necesitas planificar tan lejos en el futuro como solías hacerlo. Si puedes comprimir tus lead times de 12 semanas en lead times de 8 semanas, significa que solo necesitas forecast la demanda 8 semanas adelante en lugar de 12 semanas adelante. Y la realidad acerca de los forecast es que, cuanto más lejano sea el futuro, más inexactos son los forecast. Entonces, si puedes forecast solo a corto plazo y no a largo plazo, tus forecast por diseño son más precisos, lo que simplifica todo y hace que tu supply chain en general sea más eficiente simplemente porque no tienes que mirar tan lejos en el futuro.
Kieran Chandler: Y mencionaste retrasos inesperados. Quiero decir, eso probablemente sorprende bastante a muchos de nuestros espectadores. Quiero decir, seguramente un negocio debería tener una buena comprensión de cada paso de ese proceso. Entonces, ¿cómo pueden ocurrir realmente estos retrasos inesperados?
Joannes Vermorel: A veces, el diablo está en los detalles. Solo para darte un ejemplo de un almacén que visité hace unos años: estaban recibiendo órdenes electrónicas para que los bienes fueran entregados, para ser enviados. El sistema que tenían dentro del almacén estaba imprimiendo las órdenes electrónicas que se recibían. Entonces, la idea era que imprimieran una solicitud, y un empleado venía, tomaba la solicitud que se había impreso en papel, y se iba a hacer el picking y enviar los bienes. Eran bienes costosos, así que era bastante razonable tener un proceso relativamente manual para el picking dentro del almacén. Pero el problema era que, de la forma en que se configuró la impresora, las órdenes de envío que se recibían se imprimían, y luego la hoja de papel caía en una caja, y luego…
Kieran Chandler: Joannes, ¿puedes explicar un problema específico que ocurrió en el proceso de la supply chain?
Joannes Vermorel: Sí, por supuesto. Entonces, el problema estaba relacionado con el sistema de apilamiento de órdenes. Cuando se recibía y se imprimía una orden, se colocaba encima de una pila. Sin embargo, el problema era que los empleados siempre recogían la última orden que se recibía electrónicamente. Esto significaba que, si había una pila de órdenes, la que estaba en el fondo se quedaba allí hasta que se despejara toda la pila. Entonces, durante los períodos de alta demanda, las órdenes se acumulaban, y el último ítem en la pila se retrasaba indefinidamente.
Kieran Chandler: Ah, ya veo. Entonces, en lugar de seguir un enfoque de primero en llegar, primero en ser atendido (FIFO), implementaron de manera no intencional un sistema de último en entrar, primero en salir (LIFO). ¿Es correcto?
Joannes Vermorel: Exactamente. Habían implementado LIFO de forma inadvertida porque los empleados recogían la última orden recibida, la cual se imprimía encima de la pila. Esto ocurrió porque el procesamiento de órdenes se realizaba en el lado de la impresora. Pero el mismo problema se presentó más adelante en la cadena debido a una cinta transportadora corta.
Kieran Chandler: Oh, ya veo. Entonces, ¿qué ocurrió con la cinta transportadora?
Joannes Vermorel: Bueno, la cinta transportadora era demasiado corta para el volumen de órdenes. Como resultado, cuando se llenaba, los empleados no podían colocar más cajas sobre ella. Entonces, terminaban poniendo las cajas en el suelo frente a la cinta transportadora. Pero cuando regresaban, descubrían que la cinta no se había movido, por lo que ponían más cajas en el suelo. Esto llevó a que se formara una pila de cajas en forma de pirámide. Cuando la cinta transportadora volvió a moverse, recogían las cajas desde la parte superior de la pirámide, reiniciando el proceso una y otra vez.
Kieran Chandler: Eso suena como una situación desafiante. Parece que, de manera no intencional, tuvieron nuevamente un sistema LIFO debido a la configuración física y la corta cinta transportadora.
Joannes Vermorel: Sí, exactamente. Es interesante cómo los pequeños detalles de implementación pueden crear situaciones inesperadas en la supply chain. A veces, incluso leves imperfecciones en la configuración física pueden tener consecuencias significativas. Así que, mi sugerencia sería invertir en una cinta transportadora más larga y quizás hacer ajustes como poner un agujero en la parte inferior de las cajas para evitar problemas de apilamiento.
Kieran Chandler: Esa es una gran sugerencia, Joannes. Es fascinante lo importantes que pueden ser estos detalles aparentemente pequeños. Bueno, eso es todo por esta semana. Gracias por acompañarnos, y volveremos la próxima semana con otro episodio. ¡Hasta entonces, gracias por vernos!
