00:00:08 Debatir las afirmaciones y beneficios de los digital twins en la industria de la cadena de suministro.
00:01:50 Diferencia entre palabras de moda con sustancia y digital twin.
00:03:00 Falta de innovación en el núcleo de los digital twins.
00:05:07 Comparando el digital twin con simuladores de cadena de suministro glorificados.
00:08:20 Supuestos beneficios de los digital twins y enfoque de Locad.
00:09:34 Introducción a los digital twins y el concepto de pronóstico.
00:11:29 Preocupaciones sobre la precisión y la falta de métricas en los digital twins.
00:15:00 Mejorando los digital twins y abordando las preocupaciones fundamentales.
00:16:05 Adequación semántica y la representación simplificada de las cadenas de suministro.
00:18:01 Cómo se integran los digital twins con los sistemas ERP clásicos y la necesidad de aclaración.
00:18:57 Discutiendo las limitaciones de los digital twins basadas en la precisión de los datos y las aproximaciones.
00:21:00 Crítica de la comunicación de marketing en torno a los digital twins por parte de los competidores.
00:22:48 Explicando qué es realmente un digital twin y su conexión con los simuladores de Monte Carlo.
00:24:53 Analizando las afirmaciones de los paneles intuitivos y la importancia de la precisión en las simulaciones de los digital twins.
00:27:14 Comprendiendo la naturaleza no intuitiva de los simuladores y la importancia de la precisión para las aplicaciones de la cadena de suministro.
00:28:33 Discutiendo la idea de un simulador de cadena de suministro y su precisión.
00:29:32 Simulación basada en agentes y su alto grado de personalización.
00:30:31 La practicidad y el valor de ajustar manualmente los parámetros de simulación.
00:33:12 Comparando diferentes decisiones basadas en una gran cantidad de métricas y los desafíos que presenta.
00:35:34 Abordando la pregunta de cómo identificar la mejor decisión utilizando un digital twin.
00:37:35 Proceso de Monte Carlo de baja resolución en la simulación de la cadena de suministro.
00:38:07 Digital twin como punto de encuentro y agregando calificadores de tiempo real y sincronización.
00:39:07 Importancia de un enfoque a nivel de sistema para la cadena de suministro y su valor.
00:39:47 Crítica de los digital twins: elementos faltantes y enfoque en capacidades baratas.
00:40:58 Conclusión y comentarios finales.
Resumen
En una entrevista, Joannes Vermorel, fundador de Lokad, habla sobre los digital twins en la industria de la cadena de suministro. Vermorel destaca las limitaciones de los digital twins, considerándolos una palabra de moda con innovación limitada. Los compara con la detección de la demanda y sugiere que solo ofrecen mejoras incrementales. Vermorel enfatiza la importancia de la precisión en las simulaciones de los digital twins y el desafío de integrarlos con los sistemas existentes. Si bien reconoce su valor potencial como parte de un enfoque holístico y computarizado para la gestión de la cadena de suministro, Vermorel argumenta que los digital twins por sí solos no son suficientes para lograr mejoras significativas y no deben considerarse como una solución completa.
Resumen Extendido
En esta entrevista, Nicole Zint habla con Joannes Vermorel, fundador de Lokad, sobre los digital twins en la industria de la cadena de suministro. Los digital twins se describen comúnmente como representaciones virtuales de las cadenas de suministro que pueden simular diferentes escenarios para la toma de decisiones. Sin embargo, Vermorel expresa escepticismo sobre las afirmaciones hechas por los defensores de los digital twins y destaca sus limitaciones.
Vermorel explica que “digital twin” se ha convertido en una palabra de moda en el campo de la cadena de suministro, sirviendo como punto de encuentro para profesionales que enfrentan desafíos similares o buscan soluciones similares. Argumenta que el problema con los digital twins como palabra de moda es su falta de profundidad e innovación, en comparación con otras palabras de moda como el deep learning.
Vermorel afirma que no ha visto ninguna innovación significativa en el núcleo de los digital twins. Los compara con la detección de la demanda, que anteriormente criticó como un producto inexistente, pero reconoce que los digital twins pueden tener un valor ligeramente mayor. Sin embargo, cualquier innovación en los digital twins es probable que sea incremental en lugar de transformadora.
La conversación aborda la vaguedad que rodea a los digital twins, ya que la mayoría de los proveedores no logran definir claramente su naturaleza y capacidades. Vermorel explica que los digital twins son representaciones virtuales de las cadenas de suministro, a menudo promovidas mediante trucos de marketing e imágenes futuristas. Compara este enfoque con el cambio de marca de Facebook a Meta.
Los pronósticos tradicionales en la gestión de la cadena de suministro suelen ser limitados, ya que se basan en pronósticos de series de tiempo puntuales. Si bien los digital twins pueden tener capacidades de pronóstico más versátiles, Vermorel cuestiona su precisión, enfatizando la importancia de medirla para asegurar que la representación virtual tenga sentido.
Para mejorar los digital twins, Vermorel recomienda abordar la precisión y garantizar la adecuación semántica entre la representación virtual y la cadena de suministro del mundo real. Reconoce que incluso las simulaciones avanzadas son altamente simplificadas en comparación con las cadenas de suministro reales. También destaca el desafío de integrar los digital twins con los sistemas empresariales existentes, como los ERPs, los sistemas de gestión de almacenes y los CRMs, que no fueron diseñados para recopilar datos científicamente precisos para los digital twins.
Vermorel expresa escepticismo sobre la comunicación que rodea a los digital twins y su practicidad. Señala que los datos históricos recopilados a través de los sistemas ERP a menudo presentan una visión distorsionada de la realidad de la cadena de suministro. Además, cuestiona la utilidad de operar un digital twin y si los conocimientos generados y los KPIs valen el costo de emplear personas para interpretarlos.
Vermorel describe los digital twins como simuladores de Monte Carlo glorificados para fines de la cadena de suministro, a menudo utilizando modelos basados en agentes. Sin embargo, cuestiona la precisión de estos simuladores y el nivel de confianza que se debe depositar en sus resultados. Vermorel reconoce que los simuladores pueden producir paneles de control visualmente atractivos, pero enfatiza el desafío de determinar la precisión y confiabilidad de los datos presentados. También señala que los simuladores son cajas negras complejas por diseño, y aunque pueden capturar fenómenos no lineales en las cadenas de suministro, pueden generar respuestas inesperadas cuando se ajustan los parámetros.
La conversación se centra en la practicidad, el valor y las limitaciones de utilizar digital twins en la gestión de la cadena de suministro.
Los digital twins, como explica Vermorel, son una reempaquetación de conceptos de simulación de hace una década, específicamente procesos de Monte Carlo, posibles gracias a capacidades de procesamiento baratas y potentes. Estas simulaciones ahora pueden abarcar toda una cadena de suministro, generando un interés significativo en la industria. Sin embargo, Vermorel enfatiza que los digital twins deben verse como solo un ingrediente algorítmico en una solución integral de cadena de suministro, en lugar de una solución completa por sí mismos.
La entrevista profundiza en los desafíos de comparar diferentes enfoques de gestión de la cadena de suministro, dada la multitud de variables involucradas. Vermorel señala que los digital twins permiten la medición de diversas métricas, como los niveles de servicio para cada SKU, los costos de inventario para los proveedores y la calidad del servicio para los clientes. El verdadero beneficio de los digital twins radica en su capacidad para simular una cadena de suministro completa de principio a fin, aunque existen limitaciones debido a datos incompletos.
Definiendo los digital twins como una serie de proveedores que reempaquetan conceptos antiguos utilizando procesos de Monte Carlo, Vermorel reconoce su atractivo en un enfoque de toda la organización para la gestión de la cadena de suministro y el valor de superar los silos. Sin embargo, sostiene que los digital twins deben verse como solo un ingrediente en una solución más amplia.
La crítica principal de Vermorel a los digital twins se basa en lo que no son, en lugar de en lo que son. Cree que muchos elementos faltan en el concepto de digital twin, y aunque las simulaciones de Monte Carlo son útiles, no son suficientes para mejorar realmente la gestión de la cadena de suministro. Vermorel sugiere que los digital twins pueden ser valiosos como un llamado a una aproximación más holística y computarizada a la gestión de la cadena de suministro, pero no deben verse como el único medio para lograr mejoras.
Joannes Vermorel comparte sus ideas sobre los digital twins en la optimización de la cadena de suministro, enfatizando la necesidad de un enfoque más integral para la gestión de la cadena de suministro. Reconoce el valor potencial de los digital twins, pero advierte contra verlos como una solución completa. La conversación destaca la importancia de comprender las limitaciones y el potencial de los digital twins, así como la necesidad de una perspectiva más amplia en la optimización de la cadena de suministro.
El fundador compartió sus pensamientos sobre los digital twins en la gestión de la cadena de suministro. Vermorel criticó el concepto de digital twin por lo que le falta, en lugar de por lo que proporciona. Cree que aunque las simulaciones de Monte Carlo son útiles, no son suficientes para lograr una mejora significativa en la gestión de la cadena de suministro. Sugiere que los digital twins pueden ser beneficiosos para impulsar un enfoque más holístico en la gestión de la cadena de suministro, pero no deben verse como la única solución.
Vermorel enfatiza la necesidad de un enfoque más integral para la gestión de la cadena de suministro, que implica integrar una variedad de herramientas y técnicas. Si bien los digital twins tienen el potencial de agregar valor a este enfoque, no deben depender exclusivamente de ellos para lograr mejoras. En cambio, Vermorel sugiere que los profesionales de la gestión de la cadena de suministro deben considerar una serie de factores, incluido el análisis de datos, la simulación, la optimización y el aprendizaje automático, para identificar y abordar los desafíos clave que enfrentan sus organizaciones.
En general, las ideas de Vermorel sugieren que los digital twins tienen un papel que desempeñar en la gestión de la cadena de suministro, pero no son una solución milagrosa. Aboga por un enfoque más matizado que incorpore una variedad de herramientas y técnicas para lograr los resultados deseados. El énfasis de Vermorel en la necesidad de un enfoque holístico y computarizado para la gestión de la cadena de suministro probablemente resonará con los profesionales de este campo que buscan mejorar sus operaciones y mejorar su ventaja competitiva.
Transcripción completa
Nicole Zint: Ahora, Joannes, ¿cómo se ve realmente un digital twin para el usuario desde lejos?
Joannes Vermorel: Mi percepción de los digital twins es que es una de esas palabras de moda donde la forma es más importante que la sustancia. Las comunidades tecnológicas y científicas necesitan palabras de moda como puntos de encuentro, para que las personas que están abordando un problema de la misma manera puedan reunirse y tener algo como una conferencia científica o una estrategia empresarial. Por ejemplo, una palabra de moda con sustancia detrás sería deep learning. Es todo un conjunto de emprendimientos científicos y tecnológicos. Sin embargo, con los digital twins, veo la palabra de moda y algún tipo de mecánica en juego, pero cuando comenzamos a profundizar un poco en lo que hay debajo, mi percepción hasta ahora es que es muy superficial. No hay una gran revolución en ciencias de la computación, ninguna revolución matemática, ninguna revolución en el aprendizaje automático, y es muy difícil incluso señalar cualquier aspecto verdaderamente innovador que se pueda poner detrás de esos digital twins.
Nicole Zint: Entonces, ¿dirías que no hay una innovación sólida en el núcleo de un digital twin?
Joannes Vermorel: No he visto ninguno. De hecho, podría ser un poco mejor que el demand sensing, que revisamos hace unos meses y es solo vaporware. Sin embargo, incluso si hay formas en las que puedo ver que los digital twins avanzan, va a ser muy incremental en términos del tipo de innovación. Los proveedores que venden digital twins lo presentan como un simulador de cadena de suministro. ¿Dirías que se supone que es un simulador?
Nicole Zint: La mayoría de los proveedores que están en el proceso de vender digital twins siguen siendo extremadamente vagos sobre lo que realmente es. Dirían que es como tu cadena de suministro virtual, una representación de tu cadena de suministro. ¿Qué es la cadena de suministro virtual?
Nicole Zint: Eso es virtual, lo que significa básicamente que no es tu cadena de suministro real. Esto es esencialmente una representación de tu cadena de suministro. Hasta ahora, sigue siendo increíblemente vago. Un plan de batalla en papel de tu cadena de suministro podría ser una representación virtual de la cadena de suministro. Por lo general, se asocia con una representación asistida por computadora de tu cadena de suministro. “Virtual” tiene este tipo de connotación genial y positiva adjunta.
Joannes Vermorel: También se basa un poco en el tipo de mundos virtuales, cosas de realidad virtual, un poco como Facebook cambiando su nombre a Meta. Esto es nuevamente el mismo tipo de vibraciones que puedo ver. Lo interesante es que, de hecho, cuando comienzas a tratar de entender qué es técnicamente, en el mejor de los casos puedo evaluar porque, nuevamente, la mayoría de nuestros competidores proporcionan una cantidad increíblemente pequeña de detalles técnicos sobre lo que es, parece ser simuladores glorificados de cadenas de suministro. Nuevamente, demuéstrame lo contrario, pero no he visto elementos que me hagan pensar que estos digital twins de cadena de suministro son algo más que simuladores sofisticados.
Nicole Zint: Entonces, dices que es una especie de vibraciones similares a Facebook cambiando su nombre a Meta. ¿A qué te refieres con eso?
Joannes Vermorel: Me refería al tipo de estilo de marketing, el estilo de comunicación que acompaña al impulso del producto, nada más. Es una forma de empaquetarlo. Verías eso cada década cuando las personas quieren proyectar algo que sea futurista. No están utilizando las mismas metáforas o temas. Por ejemplo, en la década de 1950, todo se trataba de robots humanoides. Verías muchos anuncios futuristas donde las personas querían pensar en cómo se vería el futuro. Había personas que literalmente se disfrazaban de robots con algo que hoy en día está muy desactualizado, donde las personas estaban cubiertas de placas de metal fingiendo ser robots.
Y para la inteligencia artificial, verías a muchas personas que intentan comunicarse con tecnologías cognitivas como si estuvieran copiando el cerebro. Hay parte de la imagen que viene con la IA de tener el cerebro, el aspecto cognitivo, como si tuvieras una mente en la máquina. Los digital twins están jugando con otra cosa. Están jugando con la idea de realidades virtuales, el metaverso, la visión tipo Matrix para el futuro. Nuevamente, no estoy diciendo que esto sea científico; es solo un truco de marketing. Es la forma en que te acercas a eso. Y por cierto, cada empresa científica está asociada a una cierta forma de venderse, incluso si es pura ciencia. Siempre tienes que comercializarlo un poco para la comunidad en general.
Nicole Zint: No es algo malo en sí mismo, está bien tener ciertos temas e imágenes asociadas. Pero creo que es importante en el mundo del software empresarial identificar eso.
Joannes Vermorel: ¿Por qué es importante? Bueno, porque las personas están tratando en primer lugar de venderte cosas. No es como si estuviéramos haciendo esto por la belleza de la mente humana. Es en primer lugar una empresa con fines de lucro para mejorar las cadenas de suministro.
Nicole Zint: Espera, vamos a analizar esto un poco más. ¿Cuáles son los supuestos beneficios entonces de un digital twin según la comunicación de muchos otros proveedores que podrían ser calificados como competidores de Lokad?
Joannes Vermorel: Lokad no vende digital twins. Creo que estamos haciendo muchas cosas que se encuentran dentro de los beneficios esperados de los digital twins. Sin embargo, es una elección; no nos promocionamos como digital twins. Así que tómalo con cautela. Básicamente, estoy tratando de describir de una manera que no sea demasiado injusta lo que nuestros competidores están tratando de vender bajo este concepto.
Nicole Zint: Un comentario sobre Lokad y los digital twins, porque lo que hacemos aquí en Lokad cuando analizamos nuestras previsiones probabilísticas, analizamos todos los posibles resultados de todas las decisiones que se pueden tomar para compararlos entre sí. Entonces, básicamente, cuando pensamos en las afirmaciones de un digital twin, se trata de poder proyectar todas las diferentes decisiones en un escenario de “qué pasaría si” y luego ver el impacto de eso. ¿No es eso algo similar, excepto que un digital twin es más como un juego?
Joannes Vermorel: Creo que lo que se destaca con los digital twins son las supuestas capacidades superiores para tener un grado mucho mayor de expresividad, de modo que puedas ver muchas posibles futuros y variaciones en el futuro. Y diría que está bien en términos de intención. Sin embargo, lo que me desconcierta mucho es que tan pronto como comienzas a hacer eso, esencialmente, si tienes algún tipo de proyección para cualquier tipo de cadena de suministro virtual, entonces surgirá la pregunta de la precisión porque lo que estás haciendo es una previsión.
Y no puedo evitar pensar en todos esos proveedores que tienen enormes dificultades cuando se trata de la precisión de sus tecnologías de previsión, y que de repente, a través de los digital twins, hacen que el problema desaparezca, al menos en los folletos de marketing. Una de las cosas que no he visto en absoluto en esas discusiones sobre los digital twins es que todos están entusiasmados con la idea de que puedes hacer mucho en términos de mirar todos los futuros posibles. Entonces, básicamente, estás haciendo una previsión, y luego la gente diría: “No, no es solo una previsión. Es mucho más versátil que eso”.
Yo diría, bien, si es una previsión muy versátil que te permite ver muchos futuros posibles, lo que estás haciendo técnicamente se conoce en la comunidad científica, en la comunidad estadística, como una previsión probabilística. Entonces estás mirando muchos futuros probables e incluso como impulsado por políticas si quieres poder inyectar en eso construcciones de orden superior como políticas, tu política de precios, tus políticas de castigo más severo, y demás.
Nicole Zint: Existe esta cuestión de la precisión y me desconcierta que muchos proveedores que promueven los digital twins no parecen darse cuenta de que hay un problema masivo de precisión. En tu opinión, ¿un digital twin es esencialmente una previsión, pero empaquetada de manera diferente, por lo que la preocupación por la precisión desaparece?
Joannes Vermorel: El problema es que la palabra “previsión” en los círculos de la cadena de suministro se aplica típicamente a un tipo increíblemente estrecho de previsión, que son las previsión de series de tiempo puntuales. Existe una gama completa de previsión que existe. Los digital twins no son previsión si defines la previsión desde la perspectiva de las previsión de series de tiempo puntuales, son más que eso.
Nicole Zint: De acuerdo. Entonces, ¿los digital twins no son solo previsión de series de tiempo?
Joannes Vermorel: Permíteme reformularlo de manera muy clara: los digital twins no son previsión si defines la previsión desde la perspectiva de las previsión de series de tiempo puntuales. Sin embargo, si tomamos una definición más amplia de previsión como declaraciones cuantitativas y no ambiguas sobre el futuro, entonces los digital twins, al menos de la forma en que son presentados por nuestros competidores, entran completamente en esta categoría. Mi primera preocupación es que tan pronto como tienes cualquier tipo de previsión, surge la cuestión de la precisión. Si ni siquiera planteas esta pregunta y no desarrollas las herramientas necesarias para evaluar tu precisión, no sabes si lo que estás haciendo es bueno. Podrías estar jugando con grandes cantidades de números, lo cual, por cierto, es increíblemente fácil con las computadoras modernas. Puedes utilizar mucha potencia de procesamiento, recetas numéricas y fórmulas matemáticas, pero eso no significa que lo que obtienes al combinar todo eso sea científico o incluso razonable. Lo que puedes obtener es una especie de ilusión sobre tu realidad virtual que no tiene una relación real de alta calidad con tu cadena de suministro real. Si ni siquiera mides tu precisión, sin importar el tipo de previsión que tengas, no tienes ni la más mínima idea de si lo que estás haciendo tiene sentido.
Nicole Zint: Entonces, ¿cómo mejoras un digital twin existente?
Nicole Zint: Pero quiero decir, esa es la primera preocupación que ves entre estos sistemas. Si miro lo que hacen nuestras computadoras, ni siquiera parece haber métricas. Entonces, si no tienes una medida, no estoy segura de qué están optimizando en realidad.
Joannes Vermorel: Esa no es la única preocupación. Esa fue solo la primera. Entonces, ves de nuevo, solo estoy diciendo que si incluso queremos pretender que lo que estamos haciendo no es solo una mera palabra de moda vacía, necesitamos abordar las preocupaciones fundamentales. La primera preocupación fundamental parece estar completamente sin abordar por los proveedores de cadena de suministro que venden digital twins, que es el problema de la precisión. Pero no es la única preocupación. Tenemos otra clase de preocupaciones que es una preocupación extremadamente importante, que es la adecuación a nivel semántico entre lo que estás haciendo en términos de representación virtual de contrapartes digitales con la realidad.
Porque ves, esos digital twins no son como la Matriz, la antigua película donde puedes recrear un universo alternativo que es casi imposible de diferenciar del mundo real. Hacer eso sigue siendo un logro de completa ciencia ficción. Estamos décadas, si no siglos, lejos de poder hacer algo que se parezca a la Matriz. Entonces, cada vez que queremos simular o tener una contraparte digital de una cadena de suministro, tenemos esencialmente algo que es una vista excesivamente simplificada de la cadena de suministro.
Incluso en Lokad, cuando estamos haciendo la metodización más avanzada que podemos para la cadena de suministro, necesitamos tener la humildad de darnos cuenta de que incluso lo que consideramos como lo último en sofisticación y granularidad de representación, o la contraparte digital de la cadena de suministro, sigue siendo una visión increíblemente simplificada de la cadena de suministro.
Además, los datos que necesitamos para alimentar esta representación virtual, esta representación digital, no caen del cielo. Los datos que vamos a utilizar provienen de sistemas empresariales, sistemas de negocios, sistemas ERP, sistemas de gestión de almacenes, CRMs, extractos de EDI, y docenas de otras fuentes. El punto es que esos sistemas han sido diseñados para operar la cadena de suministro, no para recopilar datos científicamente precisos sobre la cadena de suministro.
Nicole Zint: Entonces, ¿cómo se combina un gemelo digital con un sistema ERP clásico?
Joannes Vermorel: Primero, ni siquiera hemos comenzado a abordar lo que realmente es una cadena de suministro digital, un gemelo digital para la cadena de suministro. Verás, la gente, los proveedores quieren evitar esta pregunta. Quieren que el cliente se salte directamente a los beneficios que obtienen, etc. Pero insisto en que primero necesitamos enumerar todas las preocupaciones para saber si lo que estamos viendo es algo realmente auténtico.
Habrá una tercera clase de preguntas, que se refieren a la expresividad que podemos lograr. Tenemos el problema de hacer una afirmación sobre el futuro basada en datos que no tienen una verdadera alineación con la realidad.
Nicole Zint: De tu cadena de suministro, no existe tal cosa. Sabes, lo que tienes es los datos históricos vistos a través del ERP. Esto no debe confundirse con las realidades; esto es solo una visión muy, muy distorsionada. Bien, tenemos que poder trabajar con eso, pero no te equivoques, hay enormes aproximaciones que están ocurriendo, y esas aproximaciones pueden ser muy perjudiciales con respecto al objetivo de mejorar la cadena de suministro que podríamos tener utilizando este gemelo digital. Luego, probablemente tengamos una tercera clase de preocupación, que es, ¿cómo operas sobre una representación digital de tu cadena de suministro? No está claro que solo porque tengas un contraparte digital, automáticamente saldrán cosas buenas para tu cadena de suministro, especialmente cuando la gente te dice que obtendrás KPIs o ideas clave. Yo diría bien, tienes ideas clave, pero esencialmente hasta que se demuestre lo contrario, esas ideas clave significan que la empresa tendrá que pagar a los empleados solo para echarles un vistazo.
Joannes Vermorel: Entonces, ves, cuando dices que un software te entrega KPIs e ideas, esencialmente, todavía está en el lado del costo de la ecuación para la empresa porque, bueno, no importa cuán interesantes puedan ser esas cosas, esos números, esencialmente, la empresa tiene que pagar para que las personas los vean. Y hasta ahora, todavía no produce un retorno de la inversión. Y, por cierto, eso es algo de lo que hablé en uno de los episodios anteriores con el núcleo burocrático de la cadena de suministro. En la cadena de suministro, siempre es muy tentador hacer todo tipo de cosas de naturaleza burocrática. Ese es el problema de tener personas altamente especializadas que se ocupan de tareas bastante técnicas.
Nicole Zint: ¿Entonces eres muy crítico con los gemelos digitales?
Joannes Vermorel: No soy crítico con los gemelos digitales. Nuevamente, seamos precisos. Digo que cada vez que presentamos un concepto, debemos ser muy específicos acerca de todos los desafíos que deben abordarse por la cosa que es crítica. Y mi crítica es muy precisa de las comunicaciones que están asociadas con los gemelos digitales tal como los presentan mis competidores. Entonces, la crítica hasta ahora no es sobre los gemelos digitales en sí mismos. Podemos llegar a eso en un minuto si quieres, pero se trata de lo que está surgiendo en términos de elementos de comunicación. Y hasta ahora, diría que los elementos que emergen para mí son sorprendentes, como si estuvieran pasando por alto los elefantes en la habitación. Y no como un elefante, sino al menos tres elefantes importantes que se desestiman o se ignoran o no existen, si quieres. Y diría que eso me hace preguntarme si están prestando atención a la realidad, a la realidad del problema que se está resolviendo.
Nicole Zint: Está bien, pero ahora volvamos al gemelo digital en sí mismo.
Joannes Vermorel: Sí. Una de las afirmaciones que he visto que los proveedores dicen es que su gemelo digital es capaz de tener un panel intuitivo que te permite ver instantáneamente el impacto de diferentes escenarios hipotéticos. ¿Qué opinas al respecto? ¿Cuál sería tu primera crítica, si quieres, pero también cuáles son los beneficios que podemos obtener de un gemelo digital, en tu opinión?
Nicole Zint: Entonces, primero, diría, ¿qué es realmente un gemelo digital implementado por los proveedores que venden gemelos digitales?
Nicole Zint: Hacer la pregunta, ¿qué es técnicamente? Y aquí ves que hay un juicio de valor, y diría que son simuladores glorificados, simuladores de Monte Carlo más precisamente.
Joannes Vermorel: A pesar de que la cantidad de información técnica es muy escasa según lo impulsado por muchos de nuestros competidores, todavía tienen algunas capturas de pantalla flotando y algunos fragmentos de información técnica. Eso es lo que estoy usando para hacer esta afirmación. Básicamente, cuando la gente dice que tiene un gemelo digital, lo que tienen es un software empresarial que te brinda ciertas capacidades de modelado. Tienen algo que está muy orientado hacia una mentalidad de Monte Carlo. Va a generar, con un cierto grado de ruido, cosas que se supone que representan los estados futuros de tu cadena de suministro. Por lo general, van a tener algunas cosas que están más inspiradas en la modelización basada en agentes. Intentan representar la red de la cadena de suministro como una colección de agentes que tienen comportamientos preconfigurados, potencialmente comportamientos aprendidos en cierta medida. Luego simplemente ejecutan el simulador y recopilan métricas como si estuvieras colocando sondas en ubicaciones específicas o en patrones específicos de tu cadena de suministro. Entonces, a nivel técnico, un gemelo digital es una especie de simulador, un simulador de Monte Carlo orientado a casos de uso de la cadena de suministro.
Nicole Zint: Cuando se trata de afirmaciones sobre, por ejemplo, tener paneles de control?
Joannes Vermorel: Con cualquier simulador, puedes colocar sondas en todas partes para medir los resultados de tus simuladores, y es muy fácil recopilar miles de números. Si tienes miles de números, es muy fácil compilarlos de una manera visualmente agradable, como un panel de control. El problema principal es cuánta confianza y seguridad debes tener en esos números, y eso me lleva de vuelta a la pregunta de la precisión. Tener paneles de control sofisticados es algo en lo que ciertamente confío en que mis competidores puedan hacerlo. Pero seamos realistas; es posible tener informes muy atractivos con Excel, y ha sido posible durante tres décadas. Entonces, en el mejor de los casos, es muy incremental para este tipo de categoría de beneficios.
Nicole Zint: ¿Cuál sería tu idea de beneficios entonces? Desafiemos otra cualidad que ves, esa es una que mencionaste: intuitivo.
Joannes Vermorel: Eso es interesante porque esa no es en absoluto mi experiencia con cualquier cosa que sea como un simulador. Los simuladores son cajas negras, complejas por diseño, y no son en absoluto el tipo de recetas numéricas que se prestan a una fácil explicación. Por cierto, Lokad está utilizando bastante extensivamente procesos de Monte Carlo, simuladores y generadores, y es algo que tiene una muy
Nicole Zint: Lokad tiene una fuerte afinidad por los pronósticos probabilísticos. Sin embargo, aunque Lokad utiliza esos métodos, reconozco que no son especialmente intuitivos, especialmente cuando se trata de los resultados. Es más o menos por diseño. Lo que quieres capturar con un simulador son típicamente todos los tipos de no linealidades que no puedes capturar a través de otros métodos. Pero tan pronto como te enfrentas a fenómenos en tu cadena de suministro que son altamente no lineales, se vuelve muy difícil y muy caja negra entender qué está sucediendo. Significa que de repente ajustas ligeramente un parámetro y tienes una respuesta enorme en el otro lado de la red, y fue algo inesperado.
Joannes Vermorel: Si el simulador es preciso, entonces es bueno. Significa que te da una herramienta para básicamente tener control y tener una mejor comprensión de las consecuencias no deseadas de acciones aparentemente pequeñas en tu cadena de suministro. Sin embargo, todo depende de la precisión del simulador. No va a ser algo intuitivo de ninguna manera. Va a ser muy caja negra en el mejor de los casos. Y nuevamente, es un modelo numérico muy complejo el que se está utilizando cuando se simula la cadena de suministro mundial. Realmente no cae en la categoría de cosas que calificaría como intuitivas.
Nicole Zint: Entonces, un simulador es esencialmente un pronóstico detrás de la cortina del simulador, donde la precisión está en duda. La idea es que podemos ver la cadena de suministro en una sola pantalla y jugar con diferentes parámetros para ver el resultado. En teoría, eso suena genial, como una bola mágica que puede ver el futuro. Pero, por supuesto, cuando no cuestionas la precisión, eso es esencialmente lo que es.
Joannes Vermorel: Sí, y también hay muchas otras preguntas. Cuando tienes un simulador, tienes agentes, que son básicamente los bloques de construcción de tu simulación. Cuando dices que ejecutas una simulación en toda la cadena de suministro, significa que vas a simular cada SKU para asociar, por ejemplo, un comportamiento de reabastecimiento o un comportamiento de consumo. Entonces, tenemos muchos agentes pequeños que tienen sus propios comportamientos, y cuando dejamos que el simulador se desarrolle, simplemente dejamos que todos esos agentes operen y nos den un estado futuro potencial de la cadena de suministro. Podemos hacer eso muchas veces.
Ahora, de hecho, por diseño, esta simulación basada en agentes se presta a un alto grado de comparabilidad. Puedes tocar cada agente y modificarlo. Esto es algo que puedes hacer, y de hecho, puedes tener tu pared de métricas que obtendrás simplemente ajustando los parámetros.
Nicole Zint: Al ejecutar el simulador ahora, surge la pregunta de si es un ejercicio realista. Tenemos potencialmente miles de SKU, si estamos hablando de una cadena de suministro a gran escala. ¿Realmente tiene sentido pagar a las personas para ajustar manualmente el parámetro que controla el agente, es decir, la modelización de cada SKU individualmente? Sí, puedes hacerlo, pero ¿tiene sentido? ¿Hay valor en eso?
Joannes Vermorel: Esa también es otra gran parte de la preocupación. Absolutamente, puedes hacerlo, pero esto forma parte del ámbito de las capacidades dadas que son muy similares a lo que obtienes del diseño. Pero luego está la pregunta de si deberías hacerlo. Al hacer eso, obtendrás números, pero ¿cómo decides que un ajuste es incluso mejor que otro si podemos simplemente ajustar algo, decir qué sucede si ordeno esta cantidad de este producto? Entonces, básicamente, ajustas algo y luego ves el resultado de eso como en un solo escenario.
Nicole Zint: Eso suena como una serie temporal para mí. Entonces, primero, lo que normalmente no obtendrás si ejecutas un simulador de Monte Carlo es un solo escenario; es como la agregación del resultado promedio en muchos escenarios. Bueno, espera, pero afirman que es una forma intuitiva de ver el resultado de diferentes escenarios hipotéticos. Entonces, si ordeno esta cantidad, debería obtener una imagen instantánea de cómo sería el futuro, no diferentes imágenes, solo una.
Joannes Vermorel: Sí, quiero decir, porque básicamente, lo que haces con los simuladores es promediar los resultados. Entonces, es un pronóstico de series temporales; al menos, es una salida puntual. La diferencia es que el tipo de serie temporal asume que tienes un vector de información que es granular en el tiempo, pero tiene un punto. Básicamente te da una estimación promedio. Lo que obtendrás es una estimación puntual de la consecuencia de tu ajuste. En este sentido, está bien hacer eso. No puedes mantener todas las posibilidades futuras hasta el final; en algún momento, tienes que decir que tienes una decisión y quieres evaluar el resultado económico de esta decisión. Entonces, esta parte está bien. Lo que puede no estar bien es si los usuarios tienen que pasar potencialmente por millones de parámetros manualmente. Entonces tienes algo que es muy poco práctico, distraído y que consume mucho tiempo, y los beneficios que puedes obtener al identificar mejores decisiones pueden no ser suficientes para cubrir el costo de pagar a todas las personas que necesitan ajustar el simulador.
Nicole Zint: Esa es una clase de problema, y luego tienes otra clase de problema, que es que lo que obtendrás de un simulador es una pared de métricas, literalmente miles de números. Entonces, ¿cómo comparas la decisión A con una pared de métricas, tienes miles de métricas y la decisión B con otras mil métricas, sabiendo que algunas son mejores, algunas son peores, algunas son dramáticamente peores y algunas son dramáticamente mejores? Suena un poco…
Nicole Zint: Como un proceso de RFP, de alguna manera, tienes tantas variables diferentes. ¿Cómo comparas cuando todas las variables son diferentes en lugar de solo una?
Joannes Vermorel: Sí, y eso crea una verdadera pregunta de comparación. Es por eso que tienes una pared de métricas porque cuando tienes un simulador, puedes medir absolutamente todo. Por ejemplo, puedes medir el nivel de servicio para cada SKU. Entonces, la salida de tu simulador, cuando promedias miles y miles de ejecuciones, es literalmente un nivel de servicio para cada SKU, una calidad de servicio para cada cliente y costos de inventario para cada proveedor. El verdadero beneficio del enfoque a nivel de sistema de los gemelos digitales es simular no solo un solo SKU, sino toda la cadena de suministro de principio a fin, hasta donde puedas llegar con los datos que tienes para tus proveedores y hasta donde puedas llegar aguas abajo en el lado de extremo a extremo para la parte de la cadena de suministro que controlas.
Nicole Zint: Pero parece que la pregunta sigue siendo, ¿cuál es la mejor decisión?
Joannes Vermorel: Sí, y diría que eso también es otro elefante en la habitación. ¿Qué haces una vez que tienes esas capacidades? Por lo que veo en el gemelo digital, me parece que es una pregunta que no tiene respuestas. Hay un truco psicológico utilizado por los proveedores de cadena de suministro empresariales y los proveedores empresariales en general: tan pronto como las personas ven un software con el que pueden interactuar y hacer cosas, adquieren familiaridad y, en algún momento, les gusta el software. Incluso si interactuar con el software tiene un elemento de juego, el problema es que el elemento de juego significa que las personas pueden gustar del producto, pero eso no prueba que haga algo bueno para tu empresa. Desvía el enfoque del resultado. Por ejemplo, si dijera que como parte de la política de la empresa, las personas deberían jugar a las cartas durante dos horas al día, estoy bastante seguro de que habría muchas personas que disfrutarían de esta actividad y dirían que les encanta, pero eso no significa que cree valor agregado para la empresa.
Nicole Zint: Entonces, para concluir aquí, si podemos volver al tema de lo que realmente es un gemelo digital, ¿podrías dar tu definición?
Joannes Vermorel: Mi percepción es que un gemelo digital es esencialmente una serie de proveedores que vuelven a empaquetar conceptos de hace décadas para simuladores. Lo que ha cambiado es que el poder de procesamiento ahora es lo suficientemente barato como para tener un proceso de Monte Carlo de baja resolución que abarca toda una cadena de suministro sin demasiada dificultad.
Nicole Zint: Básicamente, tomas una gran máquina con muchas CPUs. Monte Carlo es muy fácil de paralelizar. Es un problema paralelo embarazosamente, un término técnico. Y así, muchos proveedores se encuentran con la capacidad de crear un producto que es barato de implementar y que hace una simulación de un sistema de cadena de suministro completo. Sabes que eso es lo que pueden hacer. Y luego, porque pueden hacerlo, pueden venderlo. Y como no hay una innovación radical en marcha, han encontrado el gemelo digital como un punto de reunión para hacer que este producto sea más atractivo porque si te digo que vamos a hacer un enfoque de Monte Carlo basado en cosas que se descubrieron en los años 50, hace 70 años, de repente la gente diría: “¿En serio? ¿Es así?”
Joannes Vermorel: Entonces, básicamente hacen eso y luego, para hacer que la cosa sea aún más atractiva, agregan más calificativos como en tiempo real y sincronización. Diría que está bien. Sin embargo, con el simulador, por diseño, nunca vas a obtener algo en tiempo real, excepto si tu simulador es increíblemente superficial en términos de sofisticación. Así que eso es realmente algo cuestionable. Y sin embargo, veo la razón por la cual hay tracción para este producto, y es que hay un elemento clave de verdad, que es un enfoque a nivel de sistema para la cadena de suministro que realmente merece una mirada muy, muy seria. Por lo tanto, es una tarea muy valiosa decir que no queremos hacer un sí para básicamente unir los silos y tener un enfoque a nivel de sistema que, diría yo, es un concepto muy atractivo para mí. Puedo ver mucho valor en eso.
Ahora, tener simuladores, simuladores de Monte Carlo, es un ingrediente. Pero lo que estoy diciendo, y ese sería mi punto, es que no critico a los gemelos digitales por lo que son. Un simulador es simplemente bueno y sólido. Está bien, ¿sabes? Es una forma establecida de hacer, diría yo, pronósticos probabilísticos en un sentido muy genérico. Lo que estoy diciendo es que veo una enorme cantidad de elementos que simplemente faltan en la imagen, y parece como si las personas hubieran estado trabajando en las capacidades que son baratas de implementar y están tratando de venderlas, mientras que, bueno, hay una clase completa de capacidades que están completamente ausentes, pero desafortunadamente son mucho más difíciles de implementar y mucho más caras. Pero son las que realmente hacen que esta capacidad, la simulación de Monte Carlo, sea realmente útil para la cadena de suministro. Así que mi punto es que la cadena de suministro digital es buena si es un llamado a tener un enfoque más holístico de la cadena de suministro desde una perspectiva informatizada. Pero si piensas que los enfoques de Monte Carlo son algo más que un ingrediente algorítmico, creo que es una idea muy equivocada pensar que solo con eso puedes mejorar tu cadena de suministro.
Nicole Zint: De acuerdo, Joannes. Muchas gracias por compartir tus ideas sobre los gemelos digitales. Gracias por sintonizar, nos vemos la próxima semana.
