00:00 Introducción
02:44 Longevidad de automóviles y reparaciones de automóviles
05:08 La historia hasta ahora
09:40 Creando una supply chain persona (resumen)
11:43 Stuttgart, posventa automotriz
14:27 Automóviles y repuestos
21:48 Centros de reparación
34:01 Ecommerce de repuestos para automóviles
46:52 Ecommerce de autos usados
55:53 Volviendo a revisar automóviles y repuestos
01:01:38 Conclusión
01:03:20 Próxima lección y preguntas del público
Descripción
Stuttgart es una compañía ficticia de posventa automotriz. Operan una red de tiendas que ofrecen reparaciones de automóviles, repuestos para automóviles y accesorios para automóviles. A principios de la década de 2010, Stuttgart también lanzó dos ecommerce, uno para comprar y vender repuestos para automóviles, y otro para comprar y vender autos usados. Stuttgart intenta ofrecer un servicio de alta calidad en el complejo y competitivo mercado automotriz europeo, que cuenta con decenas de miles de vehículos distintos y cientos de miles de repuestos diferentes.
Transcripción completa
Bienvenidos a esta serie de conferencias de supply chain. Soy Joannes Vermorel, y hoy presentaré Stuttgart, una supply chain persona dedicada a la posventa automotriz. La industria automotriz es la industria de las industrias; únicamente la posventa automotriz es una industria muy grande, de una escala similar a la de la moda o la aviación en Europa. En 2022, había 560 automóviles de pasajeros por cada 1,000 habitantes en promedio. Los automóviles en Europa tienen una antigüedad promedio de 11 años, mientras que en EE. UU. son de 12 años. Un automóvil de pasajeros tendrá de tres a cuatro dueños en promedio durante su vida útil.
No debería sorprendernos demasiado que los supply chain challenges a los que se enfrenta la posventa automotriz tiendan a tener un carácter muy específico de supply chain que difiere sustancialmente de la mayoría de los otros sectores. El objetivo de esta conferencia es delinear los desafíos específicos de supply chain que afronta la posventa automotriz. Para ello, esta conferencia presenta Stuttgart, una compañía ficticia concebida como una supply chain persona dedicada a la posventa automotriz. Para esta persona, examinaré una serie de desafíos que enfrenta esta industria, y al final de la conferencia, deberías ser capaz de evaluar si una solución de supply chain destinada a este sector está perdiendo el punto o no.
Entre los libros de texto de supply chain y los software vendors, no hay shortage de métodos y tecnologías que se supone deben abordar la mayoría, si no todos, los desafíos de supply chain. Sin embargo, mi experiencia personal indica que esas soluciones generales tienden a ser bastante débiles cuando se trata de los detalles minuciosos de un sector específico. Al examinarlo de cerca, la mayoría de las soluciones parecen estar persiguiendo algunos problemas meta o algunos problemas mal entendidos y mal caracterizados.
El mercado automotriz primario se centra en la fabricación y venta de automóviles. La importancia relativa de la posventa automotriz en comparación con su mercado primario está determinada por dos aspectos que actúan en direcciones opuestas: la longevidad del automóvil y la fiabilidad del automóvil. Los automóviles de mayor duración aumentan el tamaño del mercado de autos usados y elevan el número de revisiones que se realizan, en promedio, durante la vida útil de un automóvil. Por el contrario, los automóviles más fiables disminuyen la frecuencia y la magnitud de las revisiones, así como los incentivos para que los propietarios cambien de automóvil. Si tu automóvil de tres años funciona como nuevo, hay muy poco incentivo para adquirir uno nuevo.
Durante el siglo pasado, la longevidad de los automóviles se ha incrementado diez veces, mientras que la fiabilidad de los automóviles se ha incrementado más de cien veces. En 1920, 100 kilómetros ya se consideraban una distancia considerable para operar un automóvil sin ningún tipo de mantenimiento. Hoy en día, la mayoría de los automóviles pueden recorrer 10,000 kilómetros sin una revisión. Este es un logro tecnológico asombroso, aunque la mejora de las propias carreteras también contribuyó a este progreso. Los automóviles modernos no mostrarían la misma fiabilidad si tuvieran que operar en las carreteras de tierra que eran comunes hace un siglo.
Esta tendencia continúa. Los componentes mecánicos de los vehículos eléctricos tienden a ser incluso más fiables y duraderos que sus contrapartes de gasolina. A primera vista, estos números podrían interpretarse como un colapso completo, a lo largo de un siglo, de la posventa automotriz en comparación con su mercado primario. Sin embargo, la posventa automotriz aún representa aproximadamente la mitad de las ganancias de la industria automotriz. De hecho, dejando a un lado algunos segmentos de lujo, el mercado automotriz primario compite ferozmente en los precios de los vehículos, lo que aumenta la importancia relativa de su posventa.
Esta serie de conferencias está dedicada al estudio y la práctica de supply chain. Hay más de 2,000 conferencias disponibles públicamente en el sitio web de Lokad. Puede parecer un poco abrumador para el público; sin embargo, la realidad es que los supply chain son complejos. Estas conferencias simplemente reflejan la complejidad preexistente. Además, una práctica moderna de supply chain debe aprovechar al máximo las capacidades de software que hoy en día tenemos a nuestro alcance. Esta es una de las ideas detrás de la cantidad de perspectivas de supply chain que Lokad pionerizó hace una década y que se presentan en esta serie de conferencias.
Esta serie ha ido progresando hasta el Capítulo 7, pero hoy estamos revisitando el Capítulo 3, que está dedicado a las supply chain personas. El primer capítulo es una visión general de supply chain, tanto como campo de estudio como de práctica. Este capítulo sienta las bases para las discusiones que siguen. En este capítulo, supply chain se define como el dominio de la opcionalidad al considerar el flujo de bienes físicos. Revisamos lo que esta definición implica al considerar las capacidades del software moderno.
El segundo capítulo está dedicado a las metodologías. Supply chain desafía a la mayoría de las metodologías ingenuas. En particular, supply chain requiere el pensamiento sistémico; no podemos simplemente aislar las partes, necesitamos tener en cuenta el conjunto. Los comportamientos adversariales están por todas partes, y no es razonable esperar que las personas dentro y fuera de la empresa no tengan sus propias agendas.
El tercer y actual capítulo está dedicado a las supply chain personas. Una supply chain persona representa un método para estudiar supply chain comenzando con un enfoque exclusivo en los problemas, posponiendo a propósito todas las discusiones que tengan relación con la parte de la solución. Hoy, nuestro enfoque está en Stuttgart, una persona de posventa automotriz. Estaré revisitando este concepto de supply chain persona en breve.
El cuarto capítulo está dedicado a las ciencias auxiliares de supply chain. Estas ciencias auxiliares no son supply chain per se, pero son esenciales para una práctica moderna de supply chain. Ya no se considera una propuesta razonable que un médico pueda ser a la vez competente y totalmente ignorante de la química. En el caso de supply chain, mi propuesta es que ya no se considere una proposición razonable que un practicante de supply chain sea a la vez competente y totalmente ignorante en asuntos de software.
El quinto capítulo está dedicado al modelado predictivo. Un servicio de alta calidad casi invariablemente refleja alguna forma de anticipación del futuro. Las series de tiempo y los forecast de series de tiempo son la manera antigua de abordar el problema. El modelado predictivo representa un enfoque más general que va más allá de las series de tiempo y los forecast puntuales. En particular, este quinto capítulo cubre el forecast probabilístico, un enfoque que abraza la incertidumbre en lugar de descartarla.
El sexto capítulo está dedicado a la toma de decisiones, ya que muchas, si no la mayoría, de las decisiones en supply chain tienen que ser de naturaleza cuantitativa. La mayoría de los problemas de toma de decisiones se presentan como problemas de optimización matemática. Este sexto capítulo cubre técnicas que son adecuadas para realizar estas optimizaciones, aprovechando típicamente los modelos predictivos introducidos en el quinto capítulo como insumo.
Finalmente, el séptimo capítulo está dedicado a la ejecución de la iniciativa de Supply Chain Quantitativa dentro de la empresa. Hasta ahora, se ha cubierto la perspectiva táctica, incluyendo el objetivo, el papel y la línea de tiempo. Revisitaré este capítulo más adelante para discutir los asuntos estratégicos.
Una supply chain persona es una compañía ficticia. Esta persona se introduce para arrojar luz sobre una serie de problemas específicos de supply chain tal como se presentan en un sector dado. La persona pospone completamente todas las discusiones relacionadas con la solución para centrarse exclusivamente en el lado del problema. De hecho, en supply chain, no existe algo así como una solución sin una agenda. Los proveedores impulsan soluciones que resultan coincidir con sus productos de software, los consultores impulsan soluciones que resultan coincidir con sus competencias, y los académicos impulsan soluciones que resultan coincidir con sus publicaciones.
Como metodología, la persona es una alternativa a los estudios de caso, que tienen un rendimiento pobre en supply chain. En supply chain, los estudios de caso se ven gravemente socavados por los incentivos adversariales siempre presentes. Los puntos más sutiles de este argumento se presentan en el segundo capítulo de esta serie de conferencias. Se pretende que una persona sea difícil de crear pero fácil de contradecir. Es prácticamente lo opuesto a un estudio de caso. La persona debe resonar con los practicantes de supply chain del sector, sin importar qué solución se tenga implementada.
La persona también debe abarcar de la manera más amplia posible los problemas de supply chain que enfrenta la compañía, no solo los fáciles que se benefician de una solución supuestamente conocida. La persona debe cuantificar los aspectos salientes de la situación y, finalmente, debe calificar lo que hace que el problema presentado sea realmente difícil. Debe esbozar el tipo de fuerzas en conflicto que están en juego.
Así que, procedamos con la persona de interés de hoy. Stuttgart es una compañía ficticia que opera en la posventa automotriz. La compañía fue fundada en 1970 como una marca independiente de centros de reparación. A diferencia de los representantes de los fabricantes de automóviles, que en ese momento se centraban en sus propias marcas de automóviles, Stuttgart fue fundada como una red de reparación multimarcas desde el principio. Durante 40 años, Stuttgart operó exclusivamente a través de sus representantes físicos, creciendo como una alternativa de menor costo a las redes de reparación de los fabricantes de automóviles.
Stuttgart, al igual que la mayoría de sus pares, se perdió la ola temprana de internet de los años 2000 y finalmente decidió pasar a lo online una década después, en 2010, con dos emprendimientos en línea. El primero está dedicado a la venta de repuestos para automóviles, y el segundo es un marketplace para comprar y vender autos usados.
El ecommerce dedicado a repuestos para automóviles parece simple: la gente va a la tienda en línea y compra las partes que necesita su vehículo. Sin embargo, como veremos, las cosas no son tan simples como parecen. La venta de repuestos para automóviles presenta desafíos específicos de supply chain. Para el marketplace de autos usados, Stuttgart compra los autos y los reacondiciona antes de volver a ponerlos a la venta. La compañía se posicionó como algo más que un simple intermediario que opera un marketplace. Stuttgart compra los autos, lo que permite a los vendedores tener control sobre la fecha exacta en que entregan su vehículo. Además, al reacondicionar los autos, Stuttgart puede vender garantías que van desde un año hasta tres años para los autos revendidos. Esto asegura una experiencia de compra más uniforme y mitiga en gran medida el inconveniente de que algunos clientes tengan experiencias de compra extremadamente negativas con un vehículo recién adquirido, lo que podría dañar la marca Stuttgart.
En términos de fuerza laboral, los centros de reparación siguen dominando con más del 90 por ciento de los empleados del grupo. Sin embargo, en términos de ingresos, las dos divisiones online ahora representan un tercio del negocio, con algunos segmentos aún en crecimiento.
Todo el negocio de Stuttgart gira en torno a automóviles y repuestos para automóviles. Es obvio que hay muchos automóviles diferentes y que existe un número aún mayor de repuestos para automóviles.
Para organizar y potencialmente optimizar la supply chain de Stuttgart, necesitamos identificar y caracterizar tanto los automóviles como sus repuestos. Comencemos con los automóviles: ¿cuántos automóviles diferentes hay exactamente en Europa? Esta pregunta es importante porque dos automóviles diferentes pueden requerir repuestos distintos para ser reparados, y además, es probable que dos automóviles diferentes sean valorados de manera diferente por el mercado, independientemente de su kilometraje respectivo. Desafortunadamente, esta pregunta no tiene una respuesta inmediata.
De hecho, hoy en día, los fabricantes de automóviles ofrecen una amplia variedad de opciones para cualquier modelo de automóvil. Como resultado, si dijéramos que dos automóviles son iguales si y solo si tienen la misma composición física exacta (ignorando la pequeña divergencia causada por las diferencias en el proceso de fabricación), entonces tendríamos casi tantos automóviles existentes como automóviles hay en Europa, es decir, aproximadamente 300 millones de automóviles de pasajeros. Sin embargo, este número masivo no tiene mucho sentido, ya que hay muchos automóviles que son muy similares, incluso si cada unidad presenta alguna variación menor, como el color de la pintura.
Por el contrario, si dijéramos que dos automóviles son los mismos solo porque se venden bajo el mismo nombre, entonces estaríamos agrupando de manera grosera unidades que claramente son muy diferentes. Por ejemplo, Volkswagen ha estado vendiendo su modelo Golf desde 1974; sin embargo, este modelo abarca ocho generaciones de automóviles, siendo los más recientes muy distintos de los anteriores.
La forma más común de definir lo que constituye un tipo distinto de automóvil consiste en observar los automóviles a través del lente de la compatibilidad mecánica. Dos automóviles tienen el mismo tipo si y solo si todas las piezas que encajan en un automóvil también encajan en el otro. Esta definición está alineada con las necesidades operativas del aftermarket automotriz. Resulta que existe una breve serie de empresas especializadas que sirven precisamente al aftermarket automotriz y establecen su propia lista de tipos de automóviles distintos basada en esta misma definición. Esas empresas especializadas venden sus bases de datos a empresas del aftermarket automotriz como Stuttgart, típicamente en forma de algún tipo de suscripción, ya que las bases de datos deben actualizarse de forma rutinaria. Nuevos automóviles y nuevas piezas ingresan al mercado todo el tiempo.
Según esas empresas especializadas, existen más de 100,000 tipos distintos de automóviles en Europa. Este número es mucho menor que los 300 millones de automóviles originales, pero sigue siendo bastante grande, especialmente desde una perspectiva de supply chain. Stuttgart está comprando una de esas suscripciones para apoyar sus propias operaciones. Repasaremos los detalles más adelante en esta conferencia.
Junto a la lista de tipos de automóviles, Stuttgart también necesita una lista de piezas de automóviles distintas. Esto también plantea la pregunta: ¿cuántas piezas de automóviles distintas hay exactamente en Europa? Una vez más, la respuesta no es sencilla. Un enfoque fácil pero incorrecto consistiría en encuestar todos los números de pieza anunciados por los fabricantes de automóviles. Desafortunadamente, dado que el aftermarket automotriz representa aproximadamente la mitad de las ganancias de los fabricantes de automóviles, estos han desarrollado algunas técnicas para extraer un poco más de este mercado. Una de esas técnicas consiste en segmentar el mercado según la willingness to pay de los clientes, los propietarios de automóviles. Un cliente que ha comprado un SUV tiene una mayor willingness to pay, en igualdad de condiciones, que un cliente que ha comprado un automóvil compacto. Si tanto el SUV como el automóvil compacto comparten la misma pieza mecánica, es de interés del fabricante volver a etiquetar la pieza montada en el SUV con un número de pieza diferente para vender esta pieza como repuesto a un precio más alto a los propietarios de SUV.
Desafortunadamente, esta práctica interfiere con las operaciones de Stuttgart. Stuttgart se posiciona como una alternativa competitiva a las redes de reparación de los fabricantes de automóviles. Stuttgart no se beneficia de adquirir la misma pieza al precio premium. Si las dos piezas son físicamente idénticas, es de interés de Stuttgart comprar la más barata. Las mismas empresas especializadas que encuestan la lista de tipos de automóviles también se dedican a encuestar las piezas de automóviles. Esas bases de datos de piezas intentan, entre otras cosas, proporcionar toda la información necesaria para deduplicar los números de pieza y obtener una lista de piezas de automóviles verdaderamente distintas.
Según esas empresas especializadas, aún existen más de un millón de piezas de automóviles distintas en Europa. Sin embargo, muchas piezas son raras, y muchas ni siquiera están destinadas a ser reemplazadas. No obstante, esas piezas pertenecen al panorama automotriz y, por lo tanto, añaden complejidad a las operaciones de Stuttgart. Finalmente, tenemos que considerar la lista de compatibilidades mecánicas entre esos 100,000 tipos de automóviles y ese millón de piezas de automóviles. De hecho, para un determinado tipo de automóvil, Stuttgart necesita identificar qué piezas resultan compatibles con ese vehículo.
Resulta que las empresas especializadas que venden tanto la lista de tipos de automóviles como la lista de piezas de automóviles también venden la matriz de compatibilidad pieza-vehículo. En cuanto a datos, esta matriz se presenta como una lista de pares de un tipo de automóvil más una pieza de automóvil, lo que indica que existe una compatibilidad mecánica entre ambos. En Europa, esta lista incluye más de 100 millones de pares. Matemáticamente, esta lista puede verse como un grafo bipartito. Desafortunadamente, esta lista es demasiado vasta para ser verificada empíricamente en su totalidad. En la práctica, según estudios realizados por el propio Lokad, esos conjuntos de datos parecen tener una tasa de error de alrededor del tres por ciento, distribuida aproximadamente de forma equitativa entre los falsos positivos (afirmar una compatibilidad mecánica cuando no la hay) y los falsos negativos (omitir una compatibilidad mecánica que en realidad existe).
Con esos elementos en marcha, procedamos con la primera división de Stuttgart: las reparaciones representan el segmento tradicional del negocio de Stuttgart. La empresa se posiciona como el experto de confianza que se encarga de tu automóvil a un precio asequible. Cuando las operaciones se ejecutan adecuadamente, Stuttgart obtiene una confianza duradera por parte de sus clientes. El aftermarket automotriz es un mercado de necesidad más que un mercado de deseos. La gente necesita que sus automóviles estén en funcionamiento. La misión de Stuttgart es permitir que el mantenimiento se realice con la menor fricción posible. La red incluye más de mil centros de reparación. Los centros de reparación son unidades de negocio relativamente pequeñas, con menos de una docena de empleados en promedio.
Los clientes solicitan intervenciones tanto programadas como no programadas en los centros de reparación. Idealmente, desde la perspectiva del cliente, los centros de reparación deberían ser capaces de atender cualquier solicitud en cualquier momento. Sin embargo, cada centro de reparación tiene una capacidad limitada. Para cada tipo de intervención, el centro de reparación solo puede procesar cierta cantidad de automóviles en un momento dado. Los límites están impuestos por el espacio, el equipo y la mano de obra disponibles. Así, uno de los primeros problemas de oferta y demanda a abordar es la asignación de la mano de obra. De hecho, aunque el espacio y el equipo también se pueden modificar, estos representan inversiones a nivel de infraestructura que generalmente no pueden ajustarse de un día para otro. Sin embargo, la mano de obra puede ajustarse diariamente, o incluso cada hora, mediante una programación adecuada de los turnos. Contar con más mecánicos disponibles otorga una mayor capacidad para atender a los clientes, especialmente sus solicitudes no programadas.
Sin embargo, ello también implica para la empresa un mayor riesgo de pagar a empleados inactivos si no hay suficiente trabajo para mantener ocupados a esos mecánicos. Además, cada mecánico individual no está calificado para todas las operaciones. No se trata solo de determinar el número de empleados por día en cada centro de reparación, sino de formar un equipo en un día determinado que permita al centro de reparación completar todas las operaciones deseables del día, tanto programadas como no programadas.
Sin embargo, Stuttgart no es completamente pasiva cuando se trata de solicitudes de programación. De hecho, por defecto, podría haber un exceso sistemático de demanda los sábados, por ejemplo, y los centros de reparación no pueden procesarlo todo. Stuttgart puede ajustar sus precios públicos cobrando un poco más durante el fin de semana o un poco menos durante la semana. Elegir una opción u otra es una cuestión de comunicación. Sin embargo, un ajuste cuidadoso de esos precios puede ser utilizado por Stuttgart para suavizar la demanda a lo largo de la semana, de modo que la demanda del cliente se ajuste un poco más de cerca a las limitaciones de capacidad de los centros de reparación. Elegir la política de precios adecuada para lograrlo es un desafío de supply chain.
Además, cuando los centros de reparación no están demasiado distantes unos de otros, como es el caso de muchas ciudades que cuentan con varios centros de reparación, existe la posibilidad de reasignar al personal de un centro de reparación a otro durante el día si un centro se encuentra con un exceso de solicitudes mientras otro centro enfrenta la situación opuesta. Decidir si una reasignación de último minuto es deseable o no es otro desafío de supply chain. Como nota al margen, la gestión de rendimiento (yield management) y la asignación dinámica de la mano de obra no suelen formar parte del paraguas de supply chain tal como lo implementan muchas organizaciones. Sin embargo, desde la perspectiva de Supply Chain Quantitativa presentada en esta serie de conferencias, todas las variables que están disponibles para crear una alineación mejor y más rentable entre la demanda y la oferta deben ser parte de la supply chain.
Volviendo a temas de supply chain más tradicionales, muchas intervenciones en los automóviles requieren que las piezas estén disponibles. Así, Stuttgart debe decidir qué piezas deben mantenerse en stock en cada centro de reparación. Como se discutió previamente, existen más de un millón de piezas distintas en el aftermarket automotriz. Mantener todas esas piezas en stock en cada ubicación no es una propuesta realista. Por lo tanto, el surtido es una selección en gran medida incompleta de piezas por necesidad. Si una pieza no está disponible inmediatamente en el centro de reparación, debe ser ordenada desde un warehouse central de piezas. Este proceso será discutido con mayor detalle en unos minutos.
Sin embargo, las piezas en los centros de reparación tienen dos propósitos. El primer propósito es obvio: hacer posible realizar las reparaciones en los vehículos. Las piezas se almacenan en los centros de reparación para reducir los retrasos en la inmovilización de los clientes. El segundo propósito es menos obvio pero no menos importante: hacer que el centro de reparación parezca un centro automotriz agradable, colorido y atractivo. Se pretende que esas piezas se exhiban de manera permanente, y contribuyen a la estrategia de merchandising de los centros de reparación. Esas piezas son frecuentemente accesorios. No son la razón principal por la que los clientes acudieron al centro de reparación en primer lugar, pero los clientes pueden sentirse tentados a adquirir un accesorio para mejorar su experiencia de conducción. La optimización del inventario en el centro de reparación debe cumplir estos dos objetivos: servicio y merchandising, que solo están parcialmente alineados.
La devolución de piezas desde el centro de reparación al warehouse también es motivo de preocupación. De hecho, al considerar un vehículo para elegir las piezas correctas, el personal revisa rutinariamente la matriz de compatibilidad pieza-vehículo que discutimos previamente. En el pasado, el software solía proporcionarse en CDs y DVDs; hoy en día, normalmente es una suscripción con acceso online. En efecto, dada la complejidad del mercado automotriz, incluso los mecánicos más experimentados no tienen experiencia previa con muchas situaciones. Sin embargo, la matriz de compatibilidad tiene errores y ambigüedades. Como resultado, ocasionalmente el mecánico ordena la pieza incorrecta. Enviar piezas de ida y vuelta cuesta dinero, y por lo tanto no está claro que devolver de inmediato una pieza que resulta ser incompatible sea la opción más económica. Sin embargo, si una pieza no se devuelve de inmediato, corre el riesgo de convertirse en inventario inactivo en el centro de reparación. De hecho, la demanda de esta pieza específica podría ser muy baja si se analiza ese centro de reparación en particular. Así, la gestión de supply chain debe decidir para cada pieza en stock en cada centro de reparación si y cuándo debe enviarse de vuelta al warehouse.
La red de centros de reparación incluye cuatro warehouses. El propósito principal de esos warehouses es atender las piezas de automóvil solicitadas por los centros de reparación. Hay envíos diarios desde los warehouses a los centros de reparación. Dado que solo hay cuatro warehouses frente a mil centros de reparación, cada warehouse puede permitirse un surtido mucho mayor de piezas en stock que cualquier centro de reparación. Se espera que el warehouse ofrezca un alto nivel de servicio para la mayoría de las piezas, excepto para aquellas de cola realmente larga. Cualquier retraso en el servicio implica un cliente insatisfecho que no podrá utilizar su vehículo en el día en que originalmente se lo prometió el centro de reparación. El stock mantenido en el warehouse también se utiliza para amortiguar a proveedores distantes, algunos de los cuales están en Asia, que tienen lead times de varios meses.
Las operaciones de los warehouses se ven complicadas por la gran diversidad de piezas que vienen en muchas formas y tamaños. Piezas frágiles y de gran tamaño, como carros de tiro, y piezas excesivamente voluminosas, como los neumáticos, generalmente se benefician de un tratamiento especial desde una perspectiva logística. Sin embargo, las preocupaciones logísticas están fuera del alcance de la presente discusión. Más allá de la calidad del servicio, los warehouses también son parte integral de la estrategia central de compras de Stuttgart. Al comprar piezas en grandes cantidades, cumpliendo típicamente con MOQs (cantidades mínimas de pedido) o descuentos por volumen, Stuttgart puede obtener mejores precios unitarios de los OEMs (original equipment manufacturers). Lograr bajos precios unitarios de compra para las piezas es crítico para que Stuttgart se mantenga competitiva y rentable.
Optimizar los niveles de inventario de los warehouses para Stuttgart implica la mezcla habitual de demanda futura incierta, plazos de entrega futuros inciertos y las economías de escala asociadas a envíos más grandes. Sin embargo, la optimización también presenta un giro específico que es bastante particular del aftermarket automotriz: la compatibilidad mecánica de las piezas. De hecho, estar fuera de stock para un determinado número de pieza no tiene consecuencias si existe una alternativa bien surtida en el warehouse. La calidad del servicio a nivel de warehouse no debe interpretarse únicamente a partir de la disponibilidad directa de los números de pieza. En su lugar, la calidad del servicio debe medirse por la disponibilidad de piezas que se ajusten a las reparaciones previstas. De hecho, en cierta medida, Stuttgart puede dirigir su propio flujo de solicitudes de un número de pieza a otro, siempre que ambos números de pieza sean compatibles con el vehículo de destino. La matriz de compatibilidad pieza-vehículo es, una vez más, un ingrediente esencial para realizar tal sustitución.
En muchos otros sectores, la canibalización y las sustituciones son evasivas y difíciles de evaluar. Sin embargo, en el aftermarket automotriz, es casi un hecho, aunque comienza con un conjunto de datos de 100 millones de líneas – la matriz de compatibilidad pieza-vehículo. Incluso considerando una representación compacta en memoria, la huella de este conjunto de datos es de aproximadamente un gigabyte. Este conjunto de datos es lo suficientemente pequeño como para caber en la memoria de una computadora moderna, pero sigue siendo lo suficientemente grande como para crear una sobrecarga informática masiva si cada decisión de supply chain requiere un escaneo lineal de este conjunto de datos. Cualquiera que sea la receta numérica que se adapte finalmente para optimizar la supply chain de Stuttgart, esta receta debería tratar a la matriz de compatibilidad como un ciudadano algorítmico de primera clase.
La segunda división de Stuttgart es el ecommerce de piezas. El ecommerce de piezas de automóviles permite a los clientes comprar piezas y realizar operaciones de mantenimiento por sí mismos. En cierta medida, este canal compite con los servicios proporcionados por la red de reparación. Esto explica por qué Stuttgart entró en este mercado relativamente tarde en su historia, en 2012, ya que no contaban con mucho apoyo de su propia organización al hacerlo. No obstante, Stuttgart ingresó a este mercado cuando los competidores online comenzaban a capturar una cuota de mercado considerable en varios segmentos clave, buscando agresivamente mejores precios, como por ejemplo los conductores profesionales.
El primer obstáculo a superar para el front end del ecommerce es brindar tranquilidad a los clientes de que la pieza que están a punto de ordenar es mecánicamente compatible con su vehículo. Por esta razón, el sitio web de Stuttgart comienza pidiendo a los visitantes que identifiquen su vehículo. Este método varía según el país en Europa. En Francia, esto se hace típicamente ingresando el número de matrícula. En Alemania, esto se hace típicamente proporcionando el HSN y el TSN, dos números especiales. En otros países, esto se puede hacer de maneras más laboriosas, por ejemplo, especificando la marca, familia, modelo y luego el tipo de modelo.
Una vez ingresado el tipo de automóvil, el catálogo en línea se reduce a la lista de piezas que resultan ser mecánicamente compatibles. Una vez más, la matriz de compatibilidad parte-vehículo juega un rol crítico aquí. Una vez seleccionado el vehículo, el cliente comienza a navegar el sitio web de ecommerce hacia el tipo de pieza de interés, por ejemplo, pastillas de freno. El tipo de pieza a veces se conoce como la función. Sin embargo, para la mayoría de los vehículos, para una función dada, existen docenas o más de proveedores distintos que resultan proveer una pieza que cumple la función.
Como nota al margen, al vender piezas de automóvil en línea, los errores persistentes que existen en la matriz de compatibilidad parte-vehículo resultan ser bastante perjudiciales para el proveedor. De hecho, con una red de reparación física, obtener la pieza equivocada significa reabastecer una nueva pieza y uno o dos días de retrasos adicionales. El retraso es una molestia para el cliente, pero la resolución del error original – obtener una nueva pieza que realmente se ajuste al vehículo – es en gran medida transparente. En el caso del ecommerce, el cliente, que no es un profesional del automotor, luchará con la pieza incompatible y muy probablemente perderá mucho tiempo tratando de entender qué salió mal. Se puede perder una gran cantidad de lealtad del cliente y buena voluntad por una única pieza incompatible.
Así, la división de piezas de automóvil de Stuttgart, al igual que sus competidores, está tratando de añadir sus propias capas de correcciones sobre la matriz de compatibilidad parte-vehículo tal como fue provista originalmente por la compañía especializada de terceros. Sin embargo, considerando que es un conjunto de datos de 100 millones de líneas y que, además, evoluciona en unos pocos por ciento cada año, la tarea es desalentadora.
En este punto, desde una perspectiva de supply chain, observamos una serie de supply chain decisions que deben tomarse para cada pieza que se vende en línea. Primero, cada pieza necesita un precio. Sin embargo, el precio puede depender del plazo de entrega prometido. De hecho, Stuttgart puede ofrecer un plazo corto de entrega a cambio de un precio más alto, o, por el contrario, puede ofrecer un precio más bajo si el cliente está dispuesto a esperar unas semanas. La variación del precio no refleja únicamente métodos alternativos de envío, sino también opciones alternativas de aprovisionamiento disponibles para Stuttgart. Si el cliente está dispuesto a esperar, entonces Stuttgart puede evitar la mayor parte del inventory risk y trasladar algunos de los ahorros al cliente, reduciendo así el precio. Por separado, también existe una preocupación respecto a los precios de los competidores. Volveré a eso en un minuto.
Segundo, además de un precio, cada pieza necesita un ranking. De hecho, en el sitio web, para un tipo de vehículo, para cada función, hay una lista de piezas compatibles. Frecuentemente, hay una docena de ellas. Así, el ranking de exhibición dentro de la página web tiene un impacto significativo en los comportamientos de compra de los clientes, especialmente si las piezas tienen precios similares. En efecto, las piezas en la parte superior de la lista tienden a obtener la mayor parte de las ventas. Por el contrario, las piezas en la parte inferior de la lista, especialmente si se encuentran en la segunda página y requieren un clic adicional, obtienen muchas menos ventas.
Además del ranking, muchas tiendas en línea utilizan marcadores adicionales, como etiquetar algunas piezas como “star” o “first choice” o “top seller.” Nuevamente, la perspectiva clásica del supply chain no consideraría la atribución de esos marcadores visuales como un problema de supply chain, sino probablemente como un problema de marketing. Sin embargo, esos marcadores tienen un impacto considerable en el nivel de demanda generado para una pieza específica dentro de la selección. Dichos marcadores pueden tanto mitigar como amplificar un problema de supply chain. Los rankings y marcadores pueden acelerar las ventas de una pieza con exceso de stock, mitigando el problema, o pueden acelerar las ventas de una pieza que ya está en faltante de stock, amplificando así el problema.
El supply chain se trata de equilibrar de manera rentable la demanda generada por la empresa y la oferta que puede entregar en términos de stock. Los problemas de la división de ecommerce de Stuttgart son algo similares a los enfrentados por sus almacenes. La tienda en línea puede aprovechar la unidad de compras central de la red de reparación para acceder a mejores precios. Sin embargo, la tienda en línea tiene su propio fulfillment center, que está optimizado para numerosos pedidos, cada uno involucrando solo unas pocas piezas en promedio – tres o cuatro.
La capacidad de almacenamiento del fulfillment center es limitada, ya que utiliza un sistema de almacenamiento caótico. Ha sido diseñado para el throughput, no para la densidad de almacenamiento. Stuttgart debe decidir la lista exacta de piezas que están listas para ser enviadas a través del sistema de almacenamiento caótico. Conceptualmente, cada vez que se envía una pieza, se libera un nuevo espacio en el sistema de almacenamiento caótico. Sin embargo, el inventario de movimiento lento inevitablemente se acumula. Cuando esto sucede, Stuttgart dispone de varias opciones. Stuttgart puede retirar las piezas del fulfillment center, devolviéndolas a un almacén, que es un lugar más apropiado para los de movimiento lento. Alternativamente, Stuttgart puede promover las piezas ya sea por precio, ranking o algunos marcadores, como se discutió anteriormente.
Cuando Stuttgart vende una pieza, promete un artículo específico y una fecha de entrega. En última instancia, debido a eventos imprevistos, Stuttgart puede encontrarse a veces incapaz de cumplir las promesas originales. Sin embargo, si resulta estar disponible una pieza compatible, o aún mejor, si resulta estar disponible una pieza compatible ligeramente más cara, entonces Stuttgart puede proponer al cliente un reemplazo sin costo adicional por la pieza. Decidir si la lealtad del cliente a ganar vale el gesto comercial es, en parte, una preocupación de ventas y marketing. Sin embargo, esta sustitución es también un asunto de supply chain, ya que disminuye el stock level de otra pieza y puede, a su vez, generar otra situación de faltante de stock. Por lo tanto, abordar esta cuestión de sustitución es una preocupación de supply chain, así como de marketing y ventas.
Ahora, como se prometió, volvamos a los precios de las piezas. Stuttgart utiliza un especialista en competitive intelligence para obtener todos los precios de las piezas de sus competidores clave a diario, normalmente extrayendo datos de sus sitios web. Esto se hace de manera automática, y esos competidores responden de igual manera extrayendo los precios del sitio web de Stuttgart a diario también.
Hagamos un experimento mental y veamos qué sucede cuando Stuttgart posiciona sus precios frente a los de sus competidores para una pieza dada. Si Stuttgart supera el precio ofrecido por los competidores, entonces poco a poco perderá su cuota de mercado. De hecho, la mayoría de los clientes puede que no comparen los precios cada vez, pero todos lo hacen ocasionalmente, y se cambiarán a la competencia si Stuttgart demuestra ser una opción no competitiva. Por el contrario, si Stuttgart tiene un precio inferior al de un competidor, entonces es probable que ese competidor intente alinear sus precios. De hecho, ese competidor cuenta con su propio especialista en competitive intelligence, y detectará el precio más bajo de Stuttgart y tratará de corregir la diferencia de precio. Si Stuttgart, a su vez, intenta mantener la diferencia de precio, entonces ese competidor seguirá bajando sus precios aún más. El resultado neto de esto es una guerra de precios, que conduce a márgenes que desaparecen tanto para Stuttgart como para su competidor.
Así, si tanto precios demasiado altos como precios demasiado bajos conducen a situaciones perjudiciales para Stuttgart, la estrategia de precios por defecto debería ser buscar una alineación de precios. Y esta idea no es una cuestión puramente de teoría de juegos; buscar la alineación de precios es, en el mundo real, la estrategia dominante para la mayoría de las empresas que operan en el mercado de repuestos automotrices.
Sin embargo, una vez más, la métrica de compatibilidad parte-vehículo interviene para complicar la estrategia de alineación de precios. Stuttgart solo está vendiendo una fracción de las más de 1 millón de piezas disponibles en el mercado de repuestos automotrices. De hecho, gracias a las compatibilidades mecánicas, solo se requiere una fracción de la lista de piezas (alrededor de 100,000 piezas) para atender casi todo el mercado automotriz. Los competidores de Stuttgart hacen lo mismo; también solo están vendiendo una fracción de la lista mundial de piezas. Como resultado, muchas, si no la mayoría, de las piezas vendidas por los competidores no son vendidas por Stuttgart, y viceversa, muchas, si no la mayoría, de las piezas vendidas por Stuttgart no son vendidas por ningún competidor en particular.
Sin embargo, al final del día, tanto Stuttgart como sus competidores exhiben ofertas que compiten por la misma necesidad – la misma función en un vehículo dado que requiere ser reemplazada. Por lo tanto, la perspectiva de alineación de precios sigue siendo válida, aunque no se pueda implementar mediante una estrategia ingenua de comparación parte por parte.
El ecommerce de autos usados es la tercera división de Stuttgart. El ecommerce de autos usados permite a las personas comprar y vender autos. Históricamente, Stuttgart podría haber entrado al mercado de autos de segunda mano antes de 2010 mediante un enfoque de brick-and-mortar, pero no lo hizo porque su red de centros de reparación no era adecuada para comprar y vender autos. Los centros de reparación no son lo suficientemente grandes para acomodar muchos vehículos estacionados; los espacios de estacionamiento se utilizan para alojar vehículos en espera de intervenciones o de que los clientes regresen por sus autos. Por lo tanto, Stuttgart entró en este mercado relativamente tarde, en 2010, como jugador en línea, aprovechando su marca para ganar notoriedad en el mercado.
A diferencia de la primera generación de marketplaces en línea que permitían a las personas transaccionar directamente entre sí, Stuttgart compra autos usados por un lado y luego los revende por el otro. Este enfoque permite a Stuttgart agregar valor de múltiples maneras. En el lado de la compra, para las personas que desean vender un vehículo a Stuttgart, la compañía ofrece un servicio de compra instantánea para esos clientes. Esto elimina la incertidumbre tanto en términos de retrasos como de precio al vender el vehículo. En el lado de la venta, para quienes desean comprar un vehículo, Stuttgart reacondiciona el auto y ofrece una garantía de uno, dos o tres años para los vehículos. Una vez más, esto elimina parte de la incertidumbre asociada con el riesgo de avería del automóvil, un riesgo que crece con el kilometraje del vehículo.
Desde una perspectiva de supply chain, esta es una situación bastante inusual. Stuttgart opera un inventario de autos en el que cada artículo, un vehículo, tiene su propio conjunto único de atributos, no solo el tipo de auto y sus opciones, sino también su kilometraje y su estado general de desgaste. Para reponer su inventario de autos, Stuttgart no puede emitir órdenes de compra. En cambio, Stuttgart anuncia su marketplace y espera a que las personas propongan sus vehículos para ser adquiridos. Stuttgart proporciona una cotización instantánea en línea, no contractual, para esto. Si un cliente confirma su interés en la estimación no vinculante, puede contar con un experto proporcionado por Stuttgart para inspeccionar el vehículo y finalizar la oferta para ese vehículo.
Cuanto mayor sea el precio de compra ofrecido por Stuttgart, mejores serán las probabilidades de que el cliente acepte la oferta. Sin embargo, un precio de compra mayor también significa márgenes más pequeños y posiblemente retrasos más largos para revender el vehículo posteriormente. Así, la práctica de supply chain de esta división en Stuttgart se reduce a dos recetas numéricas fundamentales: una receta de cotización del lado de la compra y una receta de cotización del lado de la venta. La receta del lado de la compra indica a Stuttgart qué punto de precio se debe ofrecer a un cliente que presente su vehículo. La receta del lado de la venta indica a Stuttgart qué punto de precio exhibir para cada vehículo que se encuentre en el inventario.
Las dos recetas numéricas están fundamentalmente acopladas. No existe un buen precio de compra si Stuttgart no puede revender el vehículo de manera rentable posteriormente. De igual forma, no existe un buen precio de venta si los clientes no están dispuestos a adquirir un auto nuevo a ese precio. En Europa, cada país tiene sus propias empresas especializadas que establecen lo que se supone es el valor de mercado justo de cada vehículo, teniendo en cuenta el kilometraje y las opciones. En Francia, eso sería el Argus, y en Alemania, eso sería el DAT.
Stuttgart adquiere el conjunto de datos de precios vendido por esas empresas. Sin embargo, en gran medida, Stuttgart se dedica a superar lo que se supone es el valor de mercado justo de los autos. De hecho, Stuttgart puede utilizar sus propios datos históricos para afinar esos precios más allá de lo que las empresas tradicionales pueden hacer. Esta situación ilustra una vez más por qué el precio debe considerarse un aspecto de la práctica de supply chain. El inventario refleja los precios establecidos por Stuttgart. Además, las rotaciones del inventario también están mayormente regidas por esos precios. La mayoría de los vehículos vendidos por Stuttgart podrían haberse vendido a un precio ligeramente más alto si Stuttgart hubiera estado dispuesta a mantener el vehículo en stock por una duración más larga.
El pricing es un reto para esta división porque ningún precio funciona de manera aislada. Los precios de compra no se pueden desvincular de los precios de venta, y el precio de un vehículo no se puede desvincular de los precios de otros vehículos. Un precio de compra para Stuttgart debe ser apreciado con respecto a otras oportunidades que surjan en el futuro. Si Stuttgart enfrenta un incremento repentino en las oportunidades de compra, la compañía puede no tener la liquidez o el efectivo para adquirir todos los vehículos que se presentan, incluso si los precios parecen ser lo suficientemente bajos para transformarse en transacciones rentables. En este caso, Stuttgart debe priorizar sus inversiones de manera dinámica, bajando sus precios de compra en la medida que pueda permitirse perder una mayor fracción de esas oportunidades. Por el contrario, cada vehículo puesto en exhibición por Stuttgart compite con otros vehículos. Bajar el precio de venta de un vehículo puede aumentar enormemente las probabilidades de encontrar un cliente para ese vehículo en el marketplace respaldado por Stuttgart. Sin embargo, esta operación podría ser un efecto puro de canibalización si el cliente hubiera comprado otro vehículo dentro del marketplace de Stuttgart de todos modos.
La práctica de supply chain en Stuttgart debe abrazar canibalizaciones y sustituciones mientras define sus estrategias de precios, sin importar cuáles resulten ser. Además del propio vehículo, Stuttgart ofrece una garantía mínima de un año sobre el vehículo. Esta garantía permite a Stuttgart revender el vehículo a un precio mayor en comparación con las transacciones puramente de cliente a cliente. Dado que Stuttgart reacondiciona los autos antes de revenderlos y no se realiza un diagnóstico técnico completo previo a la adquisición, sino solo una inspección simple, existe un elemento de incertidumbre respecto a cuántas piezas se necesitarán para completar la operación de reacondicionamiento de cada vehículo recién adquirido.
Una anticipación precisa de las piezas que se necesitarán para reacondicionar el auto es importante para ajustar el precio de compra en consecuencia. Además, al revender el auto, las extensiones de garantía de dos o tres años también deben valorarse correctamente, teniendo en cuenta el riesgo de avería y sus costos asociados, que pueden llegar a incluir el reemplazo completo del vehículo. La práctica de supply chain en Stuttgart es la candidata obvia dentro de la empresa para evaluar lo que se reduce a los probables costos futuros de supply chain. Por lo tanto, incluso si la práctica de supply chain no tiene la última palabra en la fijación de precios de esas garantías, sin duda debe estar involucrada para asegurarse de que la garantía no se venda a pérdida.
Finalmente, como un desafío de supply chain menor pero más convencional, la tercera división de Stuttgart también debe mantener un inventario adecuado de piezas para apoyar las operaciones de reacondicionamiento en sí mismas. Aunque en gran medida no es un problema si reacondicionar un auto toma uno o dos días adicionales en completarse, Stuttgart debe asegurarse de que los mecánicos que realizan las operaciones no terminen atascados e inactivos, esperando las piezas para reanudar su trabajo.
Ahora que hemos examinado las tres divisiones de Stuttgart, retrocedamos por un minuto. Hemos abordado el mercado secundario del automóvil a través de una serie de supuestos. Hemos asumido que existía una lista de tipos de autos, una lista de piezas de autos, y una matriz que conectaba estas dos listas, incluyendo las compatibilidades mecánicas. Dado que existen compañías especializadas en Europa que venden estos conjuntos de datos, estos supuestos no están exentos de mérito. Sin embargo, estas listas no son la única forma de abordar el problema; podría haber otras formas, mejores.
En efecto, reconsideremos la lista de 100,000 tipos de autos. ¿Realmente parece que existe una diversidad tan asombrosa de autos en Europa? Observaciones casuales en las calles de París, Londres y Berlín indicarían más bien que unas pocas docenas de autos parecen representar la mayor parte del mercado. Además, al inspeccionar más de cerca la composición técnica de esos autos, podemos ver que la situación podría no ser tan compleja como parece. Por ejemplo, si observamos los sistemas de frenos de los autos de pasajeros, resulta que en Europa, casi todos los autos de pasajeros comparten la misma media docena de sistemas de frenos, lo cual representa un número relativamente pequeño de variaciones. El motor, la caja de cambios, el sistema de frenos y el sistema de dirección dan lugar a un número explosivo de combinaciones, de ahí los 100,000 tipos de autos, si se consideran todas las combinaciones mecánicas que alguna vez se han puesto en producción.
De manera anecdótica, tal explosión combinatoria explicaría acertadamente por qué los mecánicos en los centros de reparación pueden operar sin pasar todo el día leyendo manuales técnicos. Cada auto que un mecánico encuentra podría ser una combinación única de piezas que quizás nunca vuelva a ver en su carrera. Sin embargo, lo más probable es que el mecánico ya tenga algo de experiencia previa con cada uno de los subsistemas del auto. Por ejemplo, si existieran 100,000 sistemas de frenos distintos, le tomaría varias vidas a un mecánico familiarizarse con todos ellos. Pero si hay menos de 10, entonces se podría lograr en cuestión de semanas.
Una lista plana de autos ignora por completo la estructura mecánica interna de los mismos. Como resultado, cada pequeña variación mecánica dentro del auto requiere que se añada un nuevo tipo de auto a la lista. Peor aún, por cada nuevo tipo de auto introducido, se debe añadir también una lista completa de piezas que resulten ser compatibles a la matriz de compatibilidad parte-vehículo. Esto generalmente representa más de mil líneas adicionales que son casi idénticas a las que se asociaban con el tipo de auto anterior.
Desde una perspectiva informativa, la matriz de compatibilidad parte-vehículo es una manera extremadamente verbosa de representar las compatibilidades mecánicas. Ni la lista ni la matriz transmiten conocimientos técnicos clave, como “la pastilla de freno no es compatible con este vehículo porque pertenece a un sistema de frenos completamente diferente.” Resulta que existen formas mejores, más concisas y manejables de representar las compatibilidades mecánicas: las ontologías. Las ontologías, que son una forma de organizar y estructurar el conocimiento que tenemos sobre entidades —no solo en el mercado secundario del automóvil—, pueden utilizarse como un reemplazo superior al listado extensivo.
Las ontologías pueden utilizarse para revisar cada situación discutida hoy que involucra compatibilidades mecánicas. Las ontologías están fuera del alcance de esta conferencia, ya que esta charla se dedica exclusivamente a enmarcar los problemas, no a discutir sus posibles soluciones. Sin embargo, estoy haciendo una pequeña excepción intencionada aquí con las ontologías para ilustrar lo difícil que es siquiera pensar en un problema si no se tiene en mente una solución correspondiente.
En efecto, operar a través de una lista de tipos de autos y de una lista de piezas puede parecer algo dado, un hecho, hasta que te das cuenta de que no lo es. Es una abstracción, un enfoque simplista que viene con al menos una desventaja grave: todo tiene que pasar por el lente de una matriz gigantesca que involucra 100 millones de líneas. Este gran conjunto de datos complica todo lo relacionado con el software de supply chain. Peor aún, esta complejidad es en gran medida accidental. La verdadera complejidad intrínseca de las compatibilidades parte-vehículo es de varias órdenes de magnitud menor. La misma definición de los objetos de interés es, en cierta medida, parte del problema.
Los libros de texto de supply chain y el software de supply chain típicamente se lanzan directamente a soluciones supuestamente aplicables en general, como existencias de seguridad, buffers, time series forecast, o niveles de servicio. La adecuación de la solución rara vez se cuestiona, y cuando se hace, suele deberse a tecnicalidades inconsecuentes como optar por forecasts semanales en lugar de forecasts mensuales, o elegir el error porcentual absoluto medio (MAPE) en lugar del error cuadrático medio (MSE). Esto es perder el bosque por los árboles. Al tratar con repuestos, los propios vehículos son los verdaderos consumidores de piezas, no las personas que los poseen. La compatibilidad mecánica no es una especie de refinamiento analítico que se aplique a un método preexistente; debería ser el punto de partida y el núcleo del método. A través de la persona de Stuttgart, esto debería haberse vuelto relativamente evidente a estas alturas.
Además, en esta serie de conferencias, abordé la fijación de precios como un aspecto de la práctica de supply chain. Los precios siempre moldean la demanda, pero la importancia relativa de la fijación de precios en comparación con otras preocupaciones varía de un sector a otro. La persona de Stuttgart presenta, para su división de autos usados, un caso bastante extremo en el que la optimización de inventarios es casi una cuestión puramente de precios. En lo que respecta a los autos usados, Stuttgart no elige ninguna cantidad; solo elige los precios.
En la conferencia de hoy, hemos analizado los desafíos de supply chain en Stuttgart, una empresa ficticia que opera en el mercado secundario del automóvil. En la próxima conferencia, que se llevará a cabo el miércoles 11 de enero, repasaremos el capítulo de modelado predictivo, que es el quinto capítulo. Trataré los tiempos de entrega. En efecto, los tiempos de entrega merecen un forecast probabilístico tanto como la demanda. Veremos cómo se pueden combinar los forecasts de tiempos de entrega con los forecasts holísticos de demanda. También revisaremos cómo deben integrarse en el enfoque del modelado predictivo los eventos futuros, como los faltantes de stock que aún están por venir. En esta serie de conferencias, buscamos patrones programáticos para abordar otras clases de situaciones de supply chain, no una lista de modelos.
Ahora, procederé con las preguntas.
Pregunta: Los vehículos eléctricos tienen menos piezas y no tanta compatibilidad entre fabricantes. ¿Se volvería el control de inventario algún día más simple que ahora?
Esta es una muy buena pregunta. Ha existido una tendencia centenaria de que los vehículos se vuelvan más confiables y requieran menos reparaciones por kilómetro recorrido. Esto significa que, cuando tienes vehículos más fiables, especialmente si tienen menos piezas, se disminuye la importancia del mercado secundario del automóvil en comparación con el mercado primario. Sin embargo, como señalaste, hay otras fuerzas en juego. Primero, es probable que los vehículos eléctricos sean un área nueva con muchos estándares competidores, y por ello se introducirán toneladas de piezas. Así que, incluso si cada auto tiene menos piezas, si hay docenas de fabricantes de autos tratando de establecer sus propios estándares, eso podría generar bastantes piezas adicionales. Además, considerando que las piezas tienen una vida útil muy larga, probablemente habrá al menos dos o tres décadas de superposición entre los vehículos eléctricos y los vehículos de gasolina.
En última instancia, si pensamos un siglo hacia el futuro, sí, podría volverse más sencillo. Sin embargo, es interesante porque cuando se vuelve más fácil y barato, los fabricantes de autos pueden imaginar una diversidad aún mayor de autos. Después de todo, si tienes menos piezas distintas, puedes pensar en ofrecer una mayor diversidad de tipos de autos a tus clientes. Podría haber un valor añadido en tener mayor diversidad. Dicho esto, no soy un oráculo que predice cómo se verá el mercado del automóvil dentro de décadas. Puede ir en ambas direcciones, y aunque me sorprendería enormemente que se convirtiera en un mercado simple dentro de dos o tres décadas, es tan gigantesco y quedará tanto en exceso. Los vehículos de gasolina aún se fabrican hoy en día y operarán en las carreteras durante décadas. En última instancia, podría volverse más simple, pero es posible que no ocurra durante mi propia vida.
Pregunta: Dijiste que los datos de compatibilidad tienen alrededor de tres por ciento de errores. ¿Existe alguna forma de encontrar esos errores automáticamente?
La respuesta corta es que sí, existe, pero es una propuesta muy complicada. Fundamentalmente, se conoce como un problema de aprendizaje automático no supervisado. Tienes un conjunto de datos de compatibilidades, esta matriz de adyacencia, y eso es todo lo que tienes. No es como un problema de aprendizaje supervisado en el que dispones de ejemplos correctos. Sin embargo, resulta que es posible diseñar un algoritmo de aprendizaje automático no supervisado para detectar automáticamente falsos positivos y falsos negativos, y eso es precisamente lo que hace Lokad. Incluso lo evaluamos con un cliente, comprobando si el algoritmo no supervisado funcionaba o no, y sí, está funcionando. Así lo evaluamos, pero este tema es demasiado complejo para abordarlo en esta sesión de preguntas y respuestas, por lo que se dejará para otra conferencia.
Pregunta: ¿Puedes compartir cómo se te ocurrió el ejemplo de persona y todos los detalles que presentas?
Sí, estas personas son una amalgama de muchos clientes a los que Lokad ha estado sirviendo durante más de una década, en particular compañías del mercado secundario del automóvil. Aunque los datos y las cifras que he presentado hoy no son secretos, me aseguré de seleccionar información de compañías públicas que ponen a disposición enormes cantidades de información en línea. Fusioné esta información con la experiencia que he adquirido en Lokad para forjar una persona creíble. Esto es cierto tanto para esta persona como para todas las demás que he presentado.
La receta es la misma: Lokad atiende a una serie de compañías dentro de un sector determinado, tenemos experiencia, hemos enfrentado intensamente desafíos y hemos probado muchas soluciones. Algunas resultaron ser mejores que otras, pero cada solución viene con una agenda. A través de estas personas, intento presentar los desafíos centrales que enfrentamos, y con frecuencia nos tomó años comprender completamente cuál era el problema en realidad. Y, considerando los números, como mencioné, no utilicé ninguno de los datos extremadamente confidenciales en los que confían los clientes de Lokad. En cambio, siempre verifiqué que existieran fuentes en línea que proporcionaran los números que presento. Esto es una construcción, y generalmente reajusto los números para que tengan sentido con respecto a la escala de la persona que estoy creando.
La próxima conferencia será el 11 de enero, un miércoles, a la misma hora del día, a las 3 PM, hora de París. Nos vemos entonces.
