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Son numerosas las empresas que han aplicado importantes avances en la automatización de procesos y capturas de datos concernientes a las operaciones logísticas, más desde que en 1982, Keith Oliver, consultor en Booz Allen Hamilton, recurriera en una entrevista para el Financial Times al término “cadena de suministro” como a todos aquellos procesos que envuelven el ciclo de vida de un producto desde su concepción hasta su comercialización.

A partir de entonces ese término se hizo extensible a una gran cantidad de organizaciones a lo largo de toda la década de los 90. Este proceso innovador permitió reducir los costes a raíz de suprimir el esfuerzo manual, entre otros aspectos. Para H. Donald Ratliff, profesor emérito en la Escuela de Ingeniería Industrial y de Sistemas de Georgia (Estados Unidos), lo mejor aún está por llegar. Con la mejora del rendimiento y el ahorro en costes por objetivo, Ratliff insta a las marcas a luchar por enriquecer la toma de decisiones logísticas, a fin de lograr reducir entre un 10 y un 40% sus costes. De esta forma, Ratliff se lanza a darte las 10 claves para lograr el éxito en la optimización de la cadena de suministro, y que desde Directia nos encargamos de reproducir.

1. Objetivos – medibles y cuantificables

Los objetivos son los que marcan el camino más adecuado para alcanzar la optimización logística. Esto, a su vez, resulta de ayuda para determinar si una solución es mejor que otra y sirve como guía para conocer de primera mano si el proceso de optimización está dando el ROI esperado. En palabras del propio Ratliff, cada tratamiento precisa de un objetivo, por ejemplo, el proceso de entrega de producto vendría dado por la consecución de objetivo como minimizar el coste fijo/día de combustible y labores de mantenimiento o el coste/hora de trabajo.

2. Modelos – deben representar fielmente los procesos logísticos

Los modelos algorítmicos son la forma más adecuada de decirle a un ordenador cómo de relevantes son determinados requisitos y restricciones operativas en nuestra cadena de suministro. Se necesitan modelos de datos efectivos para representar cómo trasladar la carga de un contenedor de barco a un camión de carga, evitando que se pierda cargamento por la imposibilidad de ser transportado. La certeza y la precisión son dos de los atributos esenciales a la hora de trazar un modelo de datos, de no ser así las cargas pasarán a ser inviables, costosas y suboptimizadas.

3. Variabilidad – debe ser explícitamente considerada

“Hacer caso omiso a la variabilidad es generalmente un paso hacia el fracaso”, tal cual afirma Ratliff. La variabilidad afecta a casi la totalidad de los procesos de la cadena de suministro, ya sea en la diferencia del tiempo de carga de un camión o en los diferentes tiempos de viaje de cada envío. A pesar de su importancia, muchos de los modelos relacionados con la optimización de la cadena de suministro pecan de asumir que no existe tal variabilidad o en asumir que el uso de valores medios es una práctica adecuada, lo que conduce a errores en determinadas operaciones logísticas. Por lo tanto, y como asevera Ratliff, los profesionales logísticos debe tener la experiencia necesaria para considerar de forma explícita la variabilidad en la interpretación de los resultados del modelo.

4. Datos – precisos, oportunos y comprensibles

Los datos son los verdaderos impulsores de la optimización de la cadena de suministro. Por esta razón, si no gozan de la precisión necesaria o no son recibidos a tiempo, las soluciones resultantes serán incorrectas. En el caso concreto en el que la optimización se centra en la ejecución, los datos deben tener un cariz integral y comprensible. En este sentido, Ratliff pone como ejemplo que el peso de cada envío no es dato suficiente si algunas cargas están limitadas al volumen del camión donde van a ser transportadas.

5. Integración – compatible con la transferencia de datos automatizados

A tenor de la gran cantidad de datos que deben ser contemplados, la integración cada vez gana más enteros como proceso sobre el que pivota toda una estrategia de optimización logística. En un almacén, para mejorar el servicio de envíos a las tiendas se precisan datos de clientes, pedidos, camiones, conductores y carreteras. Gestionar manualmente toda esta información es un trabajo muy correoso, por ello resulta imprescindible desarrollar una gestión integral que condense esos datos y evite en la mayor medida errores originados por su optimización errónea.

6. Entrega – proporcionar resultados que faciliten la ejecución, gestión y control

Según Ratliff, las soluciones que ofrecen los modelos de la cadena de suministro no tienen su éxito a menos que las personas encargadas de ejecutar el plan de mejora y gestión puedan estar seguras de que se está logrando el retorno de la inversión previsto. Para ello, han de darse instrucciones simples e inequívocas que sean fácilmente comprensibles y ejecutadas, en pos de facilitar todos los procedimientos inherentes a la fase de entrega.

7. Algoritmos – deben explotar de forma inteligente problemas individuales de estructura

Para Ratliff, los algoritmos son los mayores diferenciadores entre la cadena de suministro y las tecnologías para su optimización. A fin de proporcionar unas soluciones óptimas en un tiempo razonable, cada algoritmo debe ser tratado y explotado de forma individual. Por lo tanto, es crítico que su estructura esté reconocida e interiorizada, sobre todo a la hora de su configuración. Asimismo, es aconsejable que la optimización de los algoritmos sea utilizada para permitir una mayor flexibilidad a la organización, con el objetivo de conseguir el mayor aprovechamiento de su estructura característica.

8. Las personas – deben poseer el dominio y el expertise tecnológico requerido para apoyar los modelos, los datos y la optimización

La tecnología de optimización es una ‘ciencia cohete’, como el propio H. Donald Ratliff afirma. Asimismo incide en que “es irrazonable esperar que todo salga a la perfección sin unos pocos ‘científicos cohete’ para asegurar que los datos y los modelos son correctos y que todo funciona como se diseñó”. No es posible esperar que un conjunto de datos, modelos y software sea controlado por personas que no cumplen con la formación técnica, experiencia y conocimiento suficiente para ello.

9. Procesos – deben apoyar la optimización y demostrar la habilidad de mejorar continuamente

Los esfuerzos por mejorar la cadena de suministro requieren de una continuidad significativa. Es innegable aceptar que para ejecutar estos cambios puedan aparecer otros problemas que hay que subsanar, y es por esta razón que se deben focalizar los esfuerzos en la vigilancia de los datos, modelos y rendimiento de los algoritmos, como subraya Ratliff.

10. ROI

La optimización de la cadena de suministro no es gratuita, requiere de una importante inversión a nivel tecnológico y demográfico. Demostrar el retorno de la inversión requiere de dos aspectos: (1) una evaluación honesta del coste total de la optimización y (2) una comparación de igual a igual de las soluciones que produce dicha optimización frente a otras alternativas de mercado. “Hay una fuerte tendencia a subestimar el coste actual de usar una tecnología logística optimizada. Si su coste total decrece después del primer año, es más que probable que la calidad de la solución decrezca proporcionalmente”, tal y como asegura Ratliff. El profesor emérito también incide en el pequeño número de empresas que saben hoy día lo bien que les ha venido optimizar esta tecnología y cómo determinar sus oportunidades en busca de la mejora continua, y termina afirmando que este es el mayor desafío y la mayor oportunidad para la próxima generación de la optimización de la cadena de suministro y de la logística.

Y tú, ¿qué es lo que haces para optimizar el proceso de la cadena de suministro de tu empresa?

Última modificación: 31 mayo, 2016

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