00:00:07 La importancia de los tiempos de entrega en la gestión de inventario.
00:00:50 Desglose de los aspectos técnicos de los procesos de suministro.
00:02:56 Medición de los tiempos de entrega para la optimización de la cadena de suministro.
00:04:12 Desglose de los pasos de los tiempos de entrega para la optimización.
00:06:59 Desglose de los tiempos de entrega para medidas precisas.
00:08:02 Incertidumbre en los tiempos de entrega y álgebra de distribución.
00:10:03 Ejemplo de la vida real: mejora de los tiempos de entrega.
00:12:37 Explicación de los retrasos inesperados en los procesos comerciales.
00:13:02 Ineficiencias en el almacén que causan retrasos: un ejemplo.
00:15:00 Resolución de problemas en el ejemplo del almacén.
00:16:16 Formación de una pirámide de cajas por el transportador.
00:17:26 Reflexiones finales.
Resumen
En esta entrevista, Kieran Chandler y Joannes Vermorel discuten la importancia de los tiempos de entrega en la optimización de la cadena de suministro. Vermorel destaca la necesidad de medir con precisión los tiempos de entrega en varias etapas, desde la fabricación hasta los productos listos para el cliente. Al descomponer los tiempos de entrega en componentes distintos, las empresas pueden estimar mejor los tiempos de entrega generales e identificar cuellos de botella. Vermorel también enfatiza los beneficios de los tiempos de entrega más cortos, como una mejor planificación y ventanas de pronóstico reducidas. Examinan un ejemplo del mundo real donde los procesos ineficientes del almacén, como el procesamiento de pedidos LIFO y una cinta transportadora corta, provocaron retrasos, enfatizando el impacto de los pequeños detalles de implementación en la eficiencia de la cadena de suministro.
Resumen Extendido
En esta entrevista, Kieran Chandler y Joannes Vermorel, el fundador de Lokad, discuten la importancia de los tiempos de entrega en la optimización de la cadena de suministro y el control de inventario. Las empresas a menudo pasan por alto los tiempos de entrega, en lugar de centrarse en la previsión de inventario. Vermorel explica que comprender los tiempos de entrega es crucial para el éxito empresarial y que ignorarlos podría llevar a una previsión inexacta.
Los tiempos de entrega representan un aspecto más técnico del proceso de la cadena de suministro, que requiere atención al detalle y conocimiento de los procesos de producción y transporte. Pueden no ser tan glamorosos como centrarse en la demanda futura, pero su impacto en la gestión de inventario es significativo. Los tiempos de entrega más largos generalmente requieren niveles de existencias más grandes.
El primer paso para mejorar la gestión de los tiempos de entrega es medirlos con precisión. Las empresas a menudo tienen mediciones deficientes de los tiempos de entrega, ya que no se considera crítico para las operaciones de la cadena de suministro. Sin embargo, para fines de optimización, es esencial tener buenas mediciones para cada paso del proceso de la cadena de suministro.
Vermorel sugiere que las empresas deben medir los tiempos de entrega en varias etapas, como la fabricación, el transporte de puerto a puerto, el transporte de puerto a almacén y el tiempo que lleva tener los artículos listos en los estantes para los clientes. Estas mediciones no necesitan ser extremadamente detalladas, pero tener una clara diferenciación entre las diferentes etapas de la cadena de suministro puede proporcionar una base sólida para el pronóstico y la optimización de los tiempos de entrega.
Al medir los tiempos de entrega con precisión, las empresas pueden identificar posibles cuellos de botella o retrasos que pueden ser accidentales o innecesarios. Por ejemplo, en un tiempo de entrega de 13 semanas para importar mercancías desde Asia, puede haber un retraso de dos semanas debido al proceso de toma de decisiones para reordenar los artículos. Al identificar y abordar estos problemas, las empresas pueden mejorar la eficiencia de su cadena de suministro y gestionar mejor sus niveles de inventario.
Vermorel explica que la variabilidad en los tiempos de entrega se debe a varios factores. Por ejemplo, el transporte puede verse afectado por las condiciones climáticas, lo que hace que un cargamento desde Asia tarde un par de días más o menos de lo esperado. Además, las aduanas en los puertos pueden agregar una semana adicional de retraso de manera aleatoria. Además, los tiempos de entrega de la producción están sujetos a cambios, ya que los proveedores pueden estar ocupados atendiendo a otros clientes o no dedicados exclusivamente a un cliente. Estos factores contribuyen a fluctuaciones aleatorias en los tiempos de entrega.
La sugerencia para gestionar estas fluctuaciones es descomponer los tiempos de entrega en partes distintas, como la producción, el transporte, el despacho de aduanas y la toma de decisiones, entre otros. Si bien esto puede agregar complejidad, Vermorel argumenta que es la única forma de medir razonablemente los tiempos de entrega. Al descomponer los tiempos de entrega en sus componentes fundamentales, las empresas pueden comprender mejor cada segmento y obtener una estimación más precisa del tiempo de entrega general.
Sin embargo, cada uno de estos factores individuales viene con su propio rango de incertidumbres y probabilidades. Para tener confianza en la predicción de los tiempos de entrega, Vermorel sugiere utilizar un álgebra de distribuciones para combinar estas variables probabilísticas. Aunque agregar variables puede aumentar la incertidumbre, la incertidumbre general del tiempo de entrega no se dispara, ya que cada proceso distinto se estima con mayor precisión.
En el contexto de un ejemplo del mundo real, Vermorel describe cómo, cuando una empresa comienza a medir con precisión sus tiempos de entrega, a menudo descubre retrasos accidentales que se pueden eliminar mediante la automatización. Esto puede llevar a mejoras significativas en los procesos de la cadena de suministro de la empresa y en su eficiencia general.
La entrevista destaca la importancia de comprender la variabilidad en los tiempos de entrega y los beneficios de descomponerlos en componentes distintos. Al hacerlo, las empresas pueden estimar y gestionar de manera más precisa sus tiempos de entrega, lo que conduce a una mejor optimización de la cadena de suministro y una mayor eficiencia general.
Vermorel enfatiza que reducir los tiempos de entrega puede tener un impacto significativo en la eficiencia de la cadena de suministro. Al mover continuamente los productos en lugar de mantenerlos estacionarios durante períodos prolongados, las empresas pueden reducir los tiempos de entrega y aprovechar mejor sus recursos. Los tiempos de entrega más cortos no solo ayudan a reducir la cantidad de stock que se debe mantener en existencia, sino que también hacen que toda la cadena de suministro sea más eficiente de diversas formas.
Uno de los principales beneficios de los tiempos de entrega más cortos es que permiten una mejor planificación. Cuando las empresas pueden comprimir sus tiempos de entrega, no necesitan pronosticar tan lejos en el futuro. Por ejemplo, si una empresa puede reducir su tiempo de entrega de doce semanas a ocho semanas, solo necesita pronosticar la demanda para las próximas ocho semanas, en lugar de las próximas doce. Esta reducción en la ventana de pronóstico conduce a pronósticos más precisos, ya que predecir la demanda a corto plazo es inherentemente más preciso que intentar predecirla a largo plazo.
Además de mejorar la planificación, los tiempos de entrega más cortos pueden ayudar a las empresas a evitar retrasos inesperados. Si bien las empresas idealmente deberían tener una comprensión integral de cada paso en su proceso de cadena de suministro, Vermorel señala que los retrasos inesperados aún pueden ocurrir, a menudo debido a detalles que se pasan por alto. Comparte un ejemplo de un almacén que visitó hace unos años, donde los pedidos electrónicos de mercancías se imprimían en papel para que los empleados los procesaran manualmente. La forma en que se configuró la impresora hacía que los pedidos cayeran en una caja, creando un retraso innecesario en el procesamiento de los pedidos.
Vermorel describe un proceso de almacén de una empresa donde se acumulaba una pila de pedidos. El problema era que los pedidos se procesaban de manera LIFO (último en entrar, primero en salir) en lugar de FIFO (primero en entrar, primero en salir). El empleado siempre tomaba el pedido más reciente de la parte superior de la pila, lo que significa que el pedido en la parte inferior de la pila permanecería allí hasta que se despejaran todos los demás pedidos. Durante períodos de mucho trabajo, esto podría resultar en que algunos pedidos permanezcan en la parte inferior durante un tiempo indefinido, posiblemente días.
El problema de LIFO se debía a que los pedidos se imprimían y se colocaban en una pila. Curiosamente, se produjo un problema similar más adelante en la cadena de suministro debido a que una 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 solo tenía unos 10 metros de largo, lo cual era insuficiente para el volumen de cajas. En consecuencia, la cinta transportadora 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 transportadora finalmente volvía a moverse, los empleados tomaban las cajas de la parte superior de la pirámide, lo que resultaba nuevamente en una situación de LIFO. La caja más antigua solo se volvía a colocar en la cinta transportadora después de que se desapilara toda la pirámide.
Transcripción completa
Kieran Chandler: Hoy en Lokad TV, vamos a entender exactamente por qué los tiempos de entrega son tan importantes para el éxito empresarial y también discutir por qué, si no los tomas en serio, podrías usar un generador de números aleatorios cuando se trata de pronósticos. Entonces, Joannes, creo que este es probablemente uno de los temas más simples de los que hemos hablado en Lokad TV. ¿Por qué estamos discutiendo esto hoy?
Joannes Vermorel: Yo diría que los tiempos de entrega pueden no ser el elefante en la habitación, pero algo ligeramente más pequeño que un elefante, digamos un caballo en la habitación que se ignora. El elefante en la habitación que se ignora es simplemente la naturaleza probabilística del pronóstico de la demanda en sí mismo. Hay incertidumbre en la demanda y tienes que lidiar con ella. Pero el caballo en la habitación, justo al lado del elefante, es el hecho de que el tiempo de entrega también tiene cierta incertidumbre y debe pronosticarse correctamente.
Los tiempos de entrega son más técnicos; no es muy complicado, pero necesitas poder ser consciente de los detalles de tu proceso de suministro. Necesitas saber exactamente qué está sucediendo en el lado de la producción, qué está sucediendo en términos de transporte y si tienes varias opciones de transporte disponibles, como transportar tus productos por mar o por aire, necesitas ser consciente de eso. Son muchos pequeños detalles y necesitas prestar atención a esos pequeños detalles para tener una comprensión correcta de la situación. Puede que no sea tan glamoroso como enfocarse en la demanda futura, pero la realidad es que debido a que los tiempos de entrega tienen un efecto lineal en los inventarios, si tienes tiempos de entrega que son el doble de largos, necesitas stocks que sean el doble de grandes. A menudo se subestima porque es más técnico, supongo.
Kieran Chandler: Mencionaste la complejidad del enfoque. ¿Qué tipo de primer paso debería tomar alguien si quisiera mejorar la forma en que se acerca a los tiempos de entrega?
Joannes Vermorel: El primer paso es la medición. Con frecuencia, hay una medición relativamente pobre del tiempo de entrega. No es crítico medir el tiempo de entrega para operar la cadena de suministro, pero si quieres optimizar, necesitas tener buenas mediciones. Idealmente, quieres medir las cosas para cada paso individual. En teoría, podrías llegar a una granularidad insana, midiendo cada minuto durante varias semanas, donde la posición exacta de un producto es tener una visibilidad completa sobre dónde se quedan atascados esos productos. La realidad es que la mayor parte del tiempo, los productos no se están moviendo.
Sin entrar en esa perspectiva extrema, si ya puedes diferenciar claramente el tiempo de fabricación, el tiempo que lleva transportar de puerto a puerto, el tiempo que lleva transportar del puerto al almacén y el tiempo que lleva una vez que las cosas han sido recibidas en tu almacén para tenerlas en los estantes listas para ser recogidas y servidas a los clientes, eso sería genial. Para tener todas esas mediciones hechas correctamente, no estamos hablando de millones de mediciones; son como media docena que te dan un excelente punto de entrada para hacer tu pronóstico de tiempo de entrega y tu optimización de tiempo de entrega. Lo primero que te darás cuenta es que tal vez algunos retrasos sean accidentales y, de tus 13 semanas de tiempo de entrega para importar desde Asia, tienes dos semanas que son solo el retraso que te lleva tomar una decisión sobre cuánto volver a pedir.
Kieran Chandler: Hablemos de esa variabilidad. ¿Cuáles son los factores clave que contribuyen a este tipo de variabilidad en los tiempos de entrega?
Joannes Vermorel: El transporte en sí mismo tiene un poco de variabilidad. Por ejemplo, dependiendo de las condiciones climáticas, un cargamento que viene de Asia puede tardar un par de días más o menos. No es súper preciso. Luego, si tienes que pasar por aduanas en un puerto, las aduanas mismas pueden agregar una semana extra de retraso al azar. Antes de transportar la mercancía, tienes que producirla y tu proveedor puede haber recibido otros pedidos de otros clientes, sobre los cuales no tienes control. Entonces, la carga de trabajo de tu proveedor en un momento preciso es algo que está un poco fuera de tu control. Incluso si, en teoría, producir 1,000 unidades con una unidad de producción lleva exactamente una semana, si esta unidad de producción ya está ocupada sirviendo a otro cliente, podría llevar más tiempo. Entonces, el tiempo de producción varía porque tus proveedores no están dedicados únicamente a ti. Hay muchas causas que pueden crear fluctuaciones aleatorias en los tiempos de entrega.
Kieran Chandler: Entonces, lo que estás diciendo es que en lugar de considerar todo el tiempo de entrega como una sola cosa, deberíamos dividirlo en partes distintas. ¿No añade esto mucha complejidad adicional?
Joannes Vermorel: Sí, añade complejidad, pero también es la única forma de tener una medición razonable de tu tiempo de entrega. Si quieres entender tus tiempos de entrega, necesitas descomponerlos en sus partes fundamentales. Sí, terminas teniendo tal vez media docena de segmentos de tiempo, como los retrasos en la producción, los retrasos en el transporte por carga hasta el puerto, el retraso en el transporte por camión desde el puerto hasta tu almacén, el retraso en el envío desde tu almacén hasta los clientes finales, el retraso para tomar una decisión sobre cuánto necesitas reordenar y tal vez el retraso entre reordenamientos. Así que sí, tienes que descomponer, pero la realidad es que si quieres tener una medición razonable de tus tiempos de entrega, no hay 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, va a haber mucha incertidumbre, con un rango real de probabilidades que podrían ocurrir. ¿Cómo puedes tener confianza en lo que estás prediciendo que será el tiempo de entrega?
Joannes Vermorel: Ahí es donde típicamente necesitas 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 representan una cantidad variable de días, y necesitarás combinarlos, lo cual es simplemente hacer una suma como este retraso más este retraso, excepto que tienes variables probabilísticas que estás sumando. Tienes que entender que el ruido estadístico no se compone realmente. Así que sí, tienes más incertidumbre a medida que agregas variables en términos de la propagación total de posibilidades, pero no significa que la incertidumbre del tiempo de entrega se dispare solo porque estás agregando pasos. Lo que estás haciendo 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, pongamos un ejemplo del mundo real. ¿Puedes dar un ejemplo de un momento en que un cliente tuyo mejoró la forma en que aborda sus tiempos de entrega y cómo afectó a sus procesos comerciales?
Joannes Vermorel: Sí, al comenzar a medir tus tiempos de entrega, el hallazgo más clásico es que te das cuenta de que tienes retrasos que son completamente accidentales.
Kieran Chandler: Te das cuenta de que los productos llegan a un lugar, se quedan allí durante cinco días sin que suceda nada, solo para ser movidos nuevamente. Y esos cinco días se pueden reducir a nada si simplemente decides, bueno, 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, nuevamente, mejores pronósticos te ayudarán a reducir la cantidad de stock que necesitas mantener en el lugar. Pero los tiempos de entrega más cortos están haciendo eso de una manera mucho más eficiente.
Joannes Vermorel: Si pudieras llevar todos tus tiempos de entrega a cero, no necesitarías ningún inventario en absoluto. Si pudieras decir, cada vez que un cliente solicite una unidad, instantáneamente podrías producir esta unidad y transportarla al cliente. Eso sería como tener todo justo a tiempo, y no necesitarías ningún stock, ninguna planificación, nada. Por lo tanto, comprimir los tiempos de entrega tiene efectos positivos en toda la cadena de suministro. Además, no solo reduce el stock, sino que si tienes tiempos de entrega más cortos, no necesitas planificar con tanta anticipación como solías hacerlo. Si puedes comprimir tus tiempos de entrega de 12 semanas a 8 semanas, significa que solo necesitas pronosticar la demanda con 8 semanas de anticipación en lugar de 12 semanas. Y la realidad sobre los pronósticos es que cuanto más lejos en el futuro, más inexactos son los pronósticos. Entonces, si solo puedes pronosticar a corto plazo y no a largo plazo, tus pronósticos, por diseño, son más precisos, lo que simplifica todo y hace que tu cadena de suministro 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 sea bastante sorprendente para muchos de nuestros espectadores. Quiero decir, seguramente una empresa 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 pedidos electrónicos de productos para ser entregados, para ser enviados. El sistema que tenían dentro del almacén en realidad imprimía los pedidos electrónicos que se recibían. Entonces, la idea era que imprimirían una solicitud, y un empleado vendría, tomaría la solicitud que se imprimió en papel, y haría la selección y enviaría los productos. Eran productos costosos, por lo que era bastante razonable tener un proceso relativamente manual para la selección dentro del almacén. Pero el problema era que la forma en que se configuraba la impresora, los pedidos de envío que se recibían se imprimirían, y luego la hoja de papel caería en una caja, y luego…
Kieran Chandler: Joannes, ¿puedes explicar un problema específico que ocurrió en el proceso de la cadena de suministro?
Joannes Vermorel: Sí, por supuesto. El problema estaba relacionado con el sistema de apilamiento de pedidos. Cuando se recibía e imprimía un pedido, se colocaba en la parte superior de una pila. Sin embargo, el problema era que los empleados siempre recogían el último pedido que se recibió electrónicamente. Esto significaba que si había una pila de pedidos, el que estaba en la parte inferior se quedaría allí hasta que se despejara toda la pila. Entonces, durante los períodos de mucho trabajo, los pedidos se acumulaban y el último artículo de la pila se retrasaba indefinidamente.
Kieran Chandler: Ah, ya veo. Entonces, en lugar de seguir un enfoque de primero en entrar, primero en salir (FIFO), implementaron involuntariamente un sistema de último en entrar, primero en salir (LIFO). ¿Es correcto?
Joannes Vermorel: Exactamente. Habían implementado inadvertidamente LIFO porque los empleados recogían el último pedido recibido, que se imprimía en la parte superior de la pila. Esto sucedió porque el procesamiento de pedidos se realizaba en el lado de la impresora. Pero el mismo problema ocurrió más adelante en el flujo debido a una cinta transportadora corta.
Kieran Chandler: Ah, ya veo. Entonces, ¿qué pasó con la cinta transportadora?
Joannes Vermorel: Bueno, la cinta transportadora era demasiado corta para el volumen de pedidos. Como resultado, cuando se llenaba, los empleados no podían colocar más cajas en 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, así que ponían más cajas en el suelo. Esto llevó a la formación de una pila de cajas en forma de pirámide. Cuando la cinta transportadora volvía a moverse, recogían las cajas de la parte superior de la pirámide, comenzando el proceso nuevamente.
Kieran Chandler: Eso suena como una situación desafiante. Parece que nuevamente tenían involuntariamente un sistema LIFO debido a la configuración física y la cinta transportadora corta.
Joannes Vermorel: Sí, exactamente. Es interesante cómo pequeños detalles de implementación pueden crear situaciones inesperadas en la cadena de suministro. A veces, incluso pequeñas imperfecciones en la configuración física pueden tener consecuencias significativas. Por lo tanto, mi sugerencia sería invertir en una cinta transportadora más larga y tal vez hacer ajustes como hacer 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!
