La pandemia trajo un resultado sorprendente y es que mis padres finalmente tienen un mejor entendimiento de lo que hago para ganarme la vida. Empecé a trabajar en la gestión de la cadena de suministro hace más de 20 años, pero siempre ha sido un desafío explicarles a otros lo que esto significaba. Ahora que el término “cadena de suministro” se menciona con frecuencia durante las sesiones informativas diarias del gobierno en la televisión, periódico, radio o en redes sociales, MUCHAS más personas entienden mejor por qué la cadena de suministro es importante.

Desde mi último blog en inglés en el mes de abril “Mantener las cadenas de suministro funcionando en condiciones de constante cambio”, he continuado teniendo conversaciones con profesionales de la cadena de suministro de numerosas industrias manufactureras incluyendo polímeros, químicos especializados, materiales de construcción, productos de consumo masivo, alimentos y bebidas. Lo que escuché constantemente durante estas conversaciones es que las organizaciones de la cadena de suministro están desempeñando un papel clave de liderazgo durante la pandemia.

Las cadenas de suministro están siendo probadas como nunca por este evento de “cisne negro”. Déjeme explicarle lo que he aprendido al respecto al cambio drástico que ha ocurrido y la importancia relativa de ciertas capacidades de la cadena de suministro y de los procesos comerciales.

 

El pronóstico de la demanda es considerablemente menos preciso que antes de la pandemia

Ser capaz de hacer buenas predicciones relacionadas con las futuras demandas de bienes y servicios es muy importante para las cadenas de suministro. Incluso en tiempos normales, muchas empresas luchan por obtener predicciones precisas de la demanda con un nivel especifico apropiado para impulsar las decisiones de ejecución. El problema es que la mayoría de las compañías están reportando que en esta primavera la exactitud de sus predicciones de demanda ha disminuido significativamente en comparación con las predicciones que estaban obteniendo antes de la pandemia. ¿Por qué? Porque los modelos y algoritmos avanzados usados para la predicción de la demanda dependen en gran parte de los datos históricos y de los patrones asociados.Ser capaz de hacer buenas predicciones relacionadas con las futuras demandas de bienes y servicios es muy importante para las cadenas de suministro. Incluso en tiempos normales, muchas empresas luchan por obtener predicciones precisas de la demanda con un nivel especifico apropiado para impulsar las decisiones de ejecución. El problema es que la mayoría de las compañías están reportando que en esta primavera la exactitud de sus predicciones de demanda ha disminuido significativamente en comparación con las predicciones que estaban obteniendo antes de la pandemia. ¿Por qué? Porque los modelos y algoritmos avanzados usados para la predicción de la demanda dependen en gran parte de los datos históricos y de los patrones asociados.

Dicho de otra manera, estos algoritmos nunca fueron diseñados para hacer frente a un evento único en la vida como una pandemia. El artículo publicado en mayo del MIT Technology Review, “Our Weird Behavior During the Pandemic Is Messing With AI Models,”(Nuestro comportamiento extraño durante la pandemia está alterando los modelos de IA, en español), explica a profundidad este tema.

Existen varias respuestas interesantes para este desafío de predicciones. Primero, algunas compañías han cambiado temporalmente de algoritmos sofisticados a métodos mucho más simples (como un promedio simple de tres periodos) o predicciones usando la demanda real del último período (una técnica conocida como predicción “ingenua”). En segundo lugar, algunas compañías están haciendo la transición de sus planificadores de demanda más experimentados a equipos de análisis de escenarios de oferta/demanda donde el negocio puede obtener gran valor a través del mejor entendimiento de los posibles escenarios. 

Existen varias respuestas interesantes para este desafío de predicciones. Primero, algunas compañías han cambiado temporalmente de algoritmos sofisticados a métodos mucho más simples (como un promedio simple de tres periodos) o predicciones usando la demanda real del último período (una técnica conocida como predicción “ingenua”). En segundo lugar, algunas compañías están haciendo la transición de sus planificadores de demanda más experimentados a equipos de análisis de escenarios de oferta/demanda donde el negocio puede obtener gran valor a través del mejor entendimiento de los posibles escenarios. 

Estos planificadores de la demanda tienen la tarea de interactuar en la periferia de su organización y de los mercados para escuchar y buscar pistas que les ayudarán a tener información sobre las suposiciones clave y los datos de entrada subyacentes para usarlos en los escenarios de perspectiva de demanda a corto y mediano plazo (un par de trimestres después del inicio de la recuperación).

En algún momento en el futuro, los fabricantes se encontrarán operando en una nueva normalidad y gradualmente volverán a los métodos de predicción de demanda que se usaban anteriormente.

 

La optimización y análisis de escenarios de oferta/demanda han cobrado importancia 

La mayoría de las compañías con las que he hablado ahora tienen un equipo que ejecuta y evalúa los distintos escenarios de oferta/demanda.  Encontré un enfoque de análisis de oferta/demanda de un fabricante particularmente perspicaz. Su equipo había trabajado diligentemente en definir una serie de posibles escenarios de oferta y demanda. Para cada escenario, documentaron las suposiciones clave y los datos a actualizar en su modelo de optimización de la cadena de suministro (tiempos de tránsito, capacidades de líneas de producción, precios de materias primas, precios de ventas, etc.). El equipo de evaluación de escenarios ejecutó su modelo de optimización en todas las posibles combinaciones de escenarios de oferta y demanda, cerca de 150 en total.

En la solución de Aspen Supply Chain Planner modelaron todas sus plantas de fabricación al igual que su red de distribución completa en un horizonte de planificación de 12 meses. El equipo compartió los detalles financieros y operacionales (reportes y gráficos) de los múltiples escenarios con todas las partes interesadas de sus grupos comerciales, de cadena de suministro y de manufactura para una revisión adicional y así poder identificar problemas y limitaciones clave.

Esta compañía destacó la importancia de la disponibilidad y calidad de los datos. Los procesos de gobernanza de datos robustos, especialmente los relacionados con los datos maestros del sistema ERP, son habilitadores críticos para implementar estos modelos poderosos y perspicaces.

 

Mejorar el flujo de efectivo mediante la optimización de la programación de manufactura es una prioridad 

En mi blog en inglés, “Tendencias del 2020 de la gestión de la cadena de suministro para tener en cuenta”, escribí que los fabricantes están cada vez más conscientes de una enorme oportunidad de aumentar flujo de efectivo, servicio al cliente e ingresos de primera mano: la optimización de la programación de la manufactura.  Muchos fabricantes aun confían en las hojas de cálculo para programar.  Las herramientas de alta fidelidad ofrecen información sobre la mejor secuencia de tareas dentro de un conjunto determinado de restricciones, ayudando a las compañías a reducir sus inventarios, aumentar las tasas de cumplimiento de pedidos a tiempo, y generar más ingresos con una mayor producción. Daré ejemplos de cómo las compañías están optimizando sus programas de manufactura en una próxima publicación de blog.

 

Mantener a todos alineados y en la misma página es primordial para mantener la continuidad del negocio y operaciones seguras y confiables

Durante la reciente temporada de ganancias del primer trimestre del año de 2020, muchos fabricantes indicaron que entre la mitad y hasta las dos terceras partes de su fuerza laboral se encuentra trabajando desde su hogar.  Mantener comunicación efectiva, tener conciencia de lo que está sucediendo en la planta, tomar buenas decisiones, y mantener a los miembros del equipo de manufactura y de la cadena de suministro trabajando hacia un objetivo en común plantean un desafío mayor en el contexto actual. 

Los primeros usuarios de Aspen Schedule Explorer continúan compartiendo con nosotros ejemplos específicos de situaciones y casos de uso que hacen que los equipos sean más productivos, mantiene a los equipos informados y constantemente alineados, y evita malentendidos que resultan en errores costosos. Recientemente creamos una “Guía de adopción de las mejores prácticas de Aspen Schedule Explorer” con ejemplos de 20 casos de uso para que las personas de distintos roles (gerentes de planta, líderes de  unidades, supervisores de turnos, planificadores de materias primas, gerentes de mantenimiento, químicos, operadores, ingenieros de procesos, ingenieros de producción, gerentes de operaciones, coordinadores de logística, coordinadores de órdenes de proceso, preparación de la producción, planificadores de S&OP) que están en los primeros casos de adopción para que estos clientes puedan ser más productivos y puedan obtener valor de esta plataforma web colaborativa.

AspenTech permanece comprometido a ayudar a todos nuestros clientes a tener éxito a través de una mejor planificación de la cadena de suministro, programación y alineación continua con la ejecución de las operaciones de manufactura. Si tiene alguna pregunta sobre cualquiera de nuestras soluciones, puede contactarnos en cualquier momento a través de nuestra página de soporte al cliente o al mail info@aspentech.com.

También lo invitó a ver este video para conocer cómo Aspen Schedule Explorer le ayuda a alinear la cadena de suministro y las operaciones para una toma de decisiones proactiva.