00:00:00 Introducción a Lokad y su misión
00:00:59 Roles y objetivos en la mejora de la cadena de suministro
00:02:59 Toma de decisiones y automatización
00:05:42 Impacto de las decisiones de la cadena de suministro en el ciclo de vida del producto
00:08:10 Rol de un Supply Chain Scientist
00:10:56 Costo de quedarse sin stock
00:13:30 Traducir la comprensión del negocio en ecuaciones
00:15:50 Analogía del equipo de mecánicos para la optimización de la cadena de suministro
Resumen
En una entrevista, Conor Doherty de Lokad habla con Simon Schalit, COO, sobre el papel crucial de un Supply Chain Scientist en Lokad. Schalit explica que estos científicos no solo son expertos en datos, sino también especialistas en gestión de la cadena de suministro, responsables de optimizar y automatizar decisiones relacionadas con el inventario y los precios. Construyen algoritmos para garantizar una compra y despacho eficientes, buscando un máximo retorno de la inversión. A diferencia de los típicos científicos de datos, los científicos de la cadena de suministro se sumergen en la comprensión de los procesos comerciales y las estrategias, traduciéndolos en algoritmos de optimización. Este rol implica análisis de datos, interacción con clientes y conocimientos empresariales, lo que lo hace esencial para impulsar la eficiencia y rentabilidad en los negocios.
Transcripción completa
Conor Doherty: Bienvenido a Lokad. Cuando la gente me pregunta qué hace Lokad, respondo de manera bastante simple: te ayudamos a tomar mejores decisiones financieras. Eso, por supuesto, lleva a las siguientes preguntas: ¿de dónde vienen las decisiones y cómo se generan? El invitado de hoy, Simon Schalit, es COO y jefe de ciencia de la cadena de suministro en Lokad, y se sentó y me explicó el papel fundamental que juega el científico de la cadena de suministro en la generación de las decisiones que nuestros clientes utilizan para optimizar sus cadenas de suministro. Como siempre, si te gusta lo que escuchas, suscríbete al canal de YouTube, dale me gusta a este video y síguenos en LinkedIn. Y con eso, te presento la conversación de hoy con Simon Schalit.
Simon Schalit: Soy el COO de Lokad, lo que en la práctica significa que dirijo el equipo de científicos de la cadena de suministro. Los científicos de la cadena de suministro son los responsables de implementar y mantener en producción nuestras soluciones para nuestros clientes. Independientemente del sector o la industria en la que trabajen, son especialistas tanto en datos como en cadena de suministro. Así que es un equipo de ingenieros que mejora tu cadena de suministro.
Conor Doherty: Muy bien, Simon, gracias. Cuando dices “mejorar tu cadena de suministro”, una de las razones por las que quiero que estés aquí es porque eres muy bueno explicando en términos concretos. Entonces, cuando dices que los científicos de la cadena de suministro mejoran la cadena de suministro del cliente, en términos concretos, ¿qué significa eso? ¿Qué estamos mejorando exactamente?
Simon Schalit: Bueno, el objetivo de las decisiones en las cadenas de suministro es asegurarse de que todo, ya sea inventario o precios, se establezca de la manera más optimizada posible. Entonces, si estás hablando de comprar artículos para una cadena de suministro, por ejemplo, quieres que los artículos que vas a comprar se compren en el lugar correcto, en el momento correcto, se envíen al lugar correcto, en el momento correcto, para estar disponibles para el servicio en cualquier forma, dependiendo de la industria.
Entonces, cuando hablamos de mejorar las cadenas de suministro, estamos hablando de tomar mejores decisiones. Por lo general, eso implica optimizar esas decisiones desde una perspectiva financiera y automatizar el proceso de toma de decisiones, porque la cantidad de decisiones que las cadenas de suministro de las grandes empresas tienen que tomar a diario generalmente va mucho más allá de lo que los humanos pueden manejar. Incluso si lo hacen, en la práctica, no pueden garantizar que vaya a estar optimizado de alguna manera.
Conor Doherty: Por ejemplo, si estás hablando de, digamos, una empresa minorista, podrían tener 15,000 productos en el catálogo, podrían tener 200 tiendas. A diario, el científico de la cadena de suministro de esa cuenta es responsable de decirles a los clientes qué?
Simon Schalit: El científico de la cadena de suministro es quien va a construir la lógica que va a automatizar esas decisiones. En el caso que acabas de presentar, a diario, la empresa necesita decidir cuántos de cada producto comprar y dónde enviarlos. Entonces, básicamente, se trata de comprar y despachar si tomamos este ejemplo simple. En este caso, el científico de la cadena de suministro analizará los datos, por supuesto, no por sí mismo, sino con los algoritmos y las herramientas, la computadora que tiene a su disposición.
Construirá la lógica financiera que tomará la decisión, asegurándose de que cada vez que compres una unidad adicional para poner en stock, lo cual de hecho significa hacer una apuesta, esta apuesta esté optimizada para que el retorno de la inversión sea el mejor posible considerando la cantidad de información disponible. Y por último, pero no menos importante, se asegurará de que la solución automatice este proceso de toma de decisiones para que esas decisiones se puedan generar de manera coherente y estable a diario para la empresa.
El elemento importante es que la cantidad de decisiones es gigantesca y no debería limitarse solo a lo que compras. También se trata de lo que no compras. Una decisión de no comprar en sí misma es una decisión. Entonces, la escala de las decisiones, la cantidad de decisiones que se deben tomar a diario, puede ser bastante grande.
Conor Doherty: Gracias, y eso es algo que recuerdo que Joannes Vermorel, CEO, describió antes. Incluso una vez que has tomado la decisión, por ejemplo, hacerlo trivialmente simple: he comprado una unidad. La decisión no termina ahí porque incluso una vez que tienes la unidad, puedes elegir seguir llevándola, asignarla, devolverla, liquidarla, descontarla o agruparla con algo más. Todas estas representan decisiones financieras, elecciones con respecto a los recursos.
Simon Schalit: Definitivamente. Las decisiones de la cadena de suministro van a afectar la vida del producto durante todo su ciclo de vida, desde la obtención de un proveedor en particular o su fabricación hasta la distribución real al cliente si estás hablando de un artículo que vas a vender, o el consumo o uso si estás hablando de una industria de mantenimiento o fabricación.
Durante este ciclo de vida, va a haber numerosas decisiones. Hablamos de obtención, compra, despacho, si vas a usarlo o no, asignaciones. Va a haber decisiones de precios, que no necesariamente se ven como decisiones de la cadena de suministro en general, pero desde nuestra perspectiva, es una decisión que va a afectar el ciclo de stock. Definitivamente, esto es algo que quieres tener en cuenta y optimizar dentro del contexto de la cadena de suministro.
Todas esas decisiones deben tomarse a diario, un gran número de ellas. No quieres que se tomen de forma independiente porque van a tener un gran impacto entre sí. El más obvio es que no puedes despachar algo que no tienes, o no puedes cambiar el precio de algo que no tienes.
Pero un vínculo más sutil puede ser que cuanto más compres, más agresivo seas en términos del nivel de servicio que quieres alcanzar al realizar grandes pedidos en compras, es más probable que tengas que ajustar los precios potencialmente al final de la temporada si estamos hablando de la industria de la moda para deshacerte del stock que estaba allí para asegurarte absolutamente de que no habría faltante de stock. Pero por supuesto, la consecuencia es que no estabas absolutamente seguro de que ibas a vender al menos al precio base.
Conor Doherty: Gracias. Antes de entrar en el tema principal de hoy, ¿puedes, en tus propias palabras, separarme la diferencia entre un científico de datos y un científico de la cadena de suministro? Porque nuevamente, en contexto, cuando presento Lokad en una feria comercial o una conferencia, a veces cuando estoy describiendo a un científico de la cadena de suministro, dicen: “Oh, es como un científico de datos”. En tu opinión, ¿cómo se separan los roles?
Simon Schalit: Bueno, un científico de la cadena de suministro es, por supuesto, en parte un científico de datos. El científico de datos generalmente se refiere a un especialista en datos que va a utilizar estadísticas para extraer información relevante de los datos. El problema que suele surgir al tener un equipo de científicos de datos puros es que tienden a trabajar solo con los datos disponibles. La mayoría de las veces, esto crea una especie de efecto de Torre de Marfil donde la realidad a la que los científicos de datos tienen acceso es solo la realidad que está representada en los datos.
En nuestra experiencia, si solo te fijas en los datos disponibles y los datos tal como están cuando comenzamos el proyecto, te vas a perder una gran parte del panorama. Te vas a perder gran parte de la realidad de los procesos diarios que generalmente no están tan bien documentados como deberían. Es muy probable que te pierdas parte del significado de los datos a los que tienes acceso porque los propios datos no están tan bien documentados como deberían y probablemente no desde una perspectiva correcta. Pueden estar documentados desde una perspectiva de TI pero no necesariamente documentados desde una perspectiva empresarial.
Y por último, pero ciertamente no menos importante, lo que te vas a perder es todos los datos que existen en la cabeza de las personas. Desafortunadamente, esto es bastante importante porque generalmente ahí es donde reside la estrategia de la empresa. Hablamos justo antes, dijimos que cuando queremos optimizar, queremos optimizar desde una perspectiva financiera. Optimizar desde una perspectiva financiera depende en gran medida de una comprensión de la estrategia de la empresa.
Tratando de decir, “Quiero alcanzar un cierto nivel de servicio”, no existe un nivel de servicio optimizado. No hay un nivel de servicio donde pueda decir, “Oh, esta empresa necesita tener un nivel de servicio del 98%”. Eso no existe. La elección de este nivel de servicio objetivo debe basarse en lo que la empresa considera que vale financieramente hablando.
Para esta pregunta en particular, que enfrentamos a diario con nuestros clientes, el elemento clave se convierte en ¿cuál es el costo de quedarse sin stock? Si estamos hablando de quedarse sin stock para una empresa de mantenimiento de aeronaves MRO, el costo de quedarse sin stock es gigantesco porque puede significar literalmente tener una aeronave parada en tierra, lo que cuesta cientos de miles de dólares al día.
Conor Doherty: ¿Y el Supply Chain Scientist investiga todo esto y lo comunica al cliente?
Simon Schalit: Sí, definitivamente necesitas investigar eso porque ese es el elemento que garantizará que el sistema, el algoritmo, castigue el potencial de quedarse sin stock de la manera correcta y con la magnitud correcta para que tome las decisiones, las apuestas de si quieres tener una unidad en stock o no, de la manera correcta. Para la actividad de MRO, el nivel de servicio que quieres alcanzar es extremadamente alto porque en la remota posibilidad de que no tengas la pieza que necesitas, el costo será gigantesco.
Por otro lado, hay actividades en las que quedarse sin stock es mucho menos problemático porque los clientes pueden esperar que no tengas stock, por ejemplo, al final del día para productos de frutas frescas.
Conor Doherty: Por ejemplo, los productos de frutas frescas se pueden sustituir por algo más que tengas en exhibición.
Simon Schalit: Exactamente, puede haber sustitutos, equivalentes o simplemente el hecho de que no siempre es un problema quedarse sin stock. No necesariamente vas a perder clientes de inmediato por quedarte sin stock. Las externalidades no son tan grandes.
Entonces, el problema principal de tener un equipo de científicos de datos tradicional es que pueden ser ajenos a ese tipo de cosas. Para asegurarnos de que nuestro equipo en Lokad, el equipo de Supply Chain Scientists, no caiga en esa trampa, los llamamos a propósito Supply Chain Scientists. Esto asegura absolutamente que todos, incluidos ellos mismos, comprendan que parte de su trabajo, de hecho, una parte muy importante de su trabajo, es comprender los procesos, comprender la empresa, comprender la estrategia financiera y traducir todo esto en ecuaciones.
Iba a decir palabras porque necesitas documentarlo, pero en última instancia, ecuaciones en el manual de procedimientos conjunto. Definitivamente, necesitas documentarlo por nuestro bien, por el bien de Lokad, pero también por el bien del cliente. Así que documentas todo eso y, en última instancia, lo traduces en términos matemáticos para que vaya directamente a las ecuaciones que se alimentarán a las computadoras que hacen la optimización.
Conor Doherty: Gracias. Si tuviera que resumir, el rol de Supply Chain Scientist es multifacético. No se trata solo de trabajar en el análisis de números, el análisis de datos, utilizando computadoras. Como dijiste, hay un elemento interactivo cara a cara donde el cliente y los Supply Chain Scientists están en contacto regular para discutir los detalles, estrategias, objetivos, deseos y restricciones.
Obtienen toda esa información que puede o no reflejarse en los datos para que pueda transformarse en el entregable, que, de manera muy simple, si he entendido correctamente, son mejores decisiones financieras.
Simon Schalit: Sí, exactamente. En mi opinión, eso es lo que hace interesante el rol de Supply Chain Scientist porque tienes este aspecto multifacético de los datos, los aspectos humanos y comerciales, así como, por supuesto, los aspectos estadísticos del problema.
Conor Doherty: Esta es una de las razones por las que estoy encantado de tenerte aquí porque esto es exactamente cómo veo a Lokad también. Es como usar la analogía de las apuestas. Para mí, cuando la gente me pregunta en un evento de cadena de suministro qué hace Lokad, hablo de decisiones. ¿Cómo lo hacen? No hablo de matemáticas, computadoras, internet y algoritmos. Hablo del Supply Chain Scientist que es el experto. Es como si estuvieras comprando un automóvil y obtuvieras un mecánico de clase mundial que te ayudará. El automóvil son las decisiones o el algoritmo que genera las decisiones, y el Supply Chain Scientist es tu mecánico personal que puede solucionar las cosas si algo sale mal.
Simon Schalit: Me gusta esta imagen. Incluso iría más allá. Diría que es todo tu equipo de mecánicos si hablamos en términos de Fórmula 1. Puede ser varias personas, pero va más allá de simplemente reparar tu automóvil. Cuando hablas de un mecánico, la gente piensa que va un poco más allá de eso.
Llega al punto en el que elegirán el tipo de automóvil que necesitas, el tipo de motor que vas a necesitar, cómo debe ajustarse este motor, qué tipo de frenos vas a necesitar y el tipo de neumáticos necesarios para el tipo de entorno en el que te encontrarás.
Entonces, si quieres resumirlo, el Supply Chain Scientist es todo tu equipo de mecánicos. Creo que podrías verlo así, y de esa manera, entenderías lo importante que es este equipo para que puedas navegar cualquier entorno al volante de tu automóvil.
