The route to no-touch planning: Taking the human error out of supply-chain planning

El camino hacia la planificación “no-touch”: Eliminando el error humano de la planificación de la cadena de suministro

El camino hacia la planificación “no-touch”: Eliminando el error humano de la planificación de la cadena de suministro

Los procesos de planificación de cadena de suministro manuales y lentos pueden pasar a ser cosa del pasado, dejando tareas repetitivas que no constituyen un uso apropiado del potencial humano en manos de máquinas.

La planificación de la cadena de suministro es cada vez más compleja y consumidora de tiempo, y el sector de bienes de consumo representa uno de los ejemplos más extremos de este fenómeno. Las causas resultan familiares: la selección infinita de productos ofrecida por el comercio electrónico hace que los consumidores se vuelvan más exigentes, lo que conduce a carteras de productos más complejas con ciclos de vida cada vez más cortos. Los retailers continúan aumentando sus requerimientos de servicio y entrega, con severas sanciones financieras en caso de incumplimiento. Por otra parte, la cantidad de información disponible en tiempo real crece rápidamente, y las tecnologías de automatización se vuelven más accesibles, poderosas y fáciles de implementar —elevando las exigencias competitivas para todo el sector.

Los procesos y las herramientas de planificación tradicionales no fueron diseñados para aprovechar los adelantos tecnológicos ni para abordar las exigencias que éstos plantean. En gran medida, la planificación aún depende de procesos de agregación y depuración de datos que requieren mano de obra intensiva, análisis manuales y evaluaciones subjetivas. Peor aún, al haber disponibles más señales instantáneas de la demanda de los consumidores, los planificadores se ven obligados a realizar ajustes continuos a sus planes, a pesar de las falencias de los sistemas y procesos existentes. Incluso los ajustes bien intencionados terminan causando más problemas que soluciones e introducen más errores y sesgos inconscientes propensos a elevar los costos y agravar las interrupciones del servicio.

Ha llegado la hora de un nuevo enfoque. Liderada por los pioneros en tecnología y comercio electrónico, la digitalización de la planificación promete alcanzar capacidades de respuesta, agilidad y velocidad sin precedentes. En una compañía industrial de con tecnología de punta, por ejemplo, un sistema automatizado de planificación de inventario integra y analiza datos provenientes de más de una docena de fuentes. La consecuente reducción de los niveles de inventario permitió generar $75 millones de flujo de caja libre. En una empresa del sector de alta tecnología, la automatización del 95% del proceso de entrega (desde la recepción del pedido hasta el transporte al centro de distribución externo) permitió acortar el tiempo de procesamiento total en un 60 por ciento, reduciendo además la variabilidad y mejorando la consistencia de la planificación. Por otra parte, un importante actor del sector de alimentos y bebidas llevó a cabo un piloto de analítica predictiva que duplicó la precisión de sus proyecciones de demanda a nivel de punto de venta.

En este contexto digital, los ciclos de planificación semanales o mensuales, impulsados no por las necesidades de los negocios sino por la capacidad de los equipos de planificación, ya son cosa del pasado. En lugar de ello, una planificación totalmente automatizada y “no-touch” hace posible un ciclo continuo y sin interrupciones de planificación y re- planificación, mejorando la precisión y la eficiencia tanto para la compañía como para sus clientes.

Qué se necesita

Para que la planificación automatizada funcione correctamente, sin embargo, las máquinas tendrán que realizar los trabajos de planificación al menos con el mismo nivel de calidad que el estándar alcanzado por un humano: de lo contrario, la pérdida de tiempo o la necesidad de supervisión intensiva desvirtuarán su propósito. Para las empresas, esto asigna una importancia clave al mapeo y la segmentación de actividades, de manera de poder diferenciar entre las que pueden automatizarse por completo de las que aún requieren cierto nivel de intervención manual.

Maximizar las tecnologías de hoy y del mañana

Algunas actividades, como la elaboración de proyecciones de demanda a corto plazo de SKUs base, ya pueden realizarse en su totalidad de manera automática. La automatización de otras tareas, como la planificación de ventas y operaciones (S&OP) a mediano y largo plazo, o la gestión de los riesgos de oferta y demanda, aún requieren cierto grado de desarrollo y experimentación. En algunos casos, los recursos tecnológicos o los datos necesarios todavía no están disponibles, o su aplicación resulta demasiado compleja o no viable desde el punto de vista económico.

Construir las bases adecuadas

Para cubrir las brechas tecnológicas, las compañías deberán desarrollar la habilidad de experimentar con procesos innovadores y nuevas soluciones sin interferir sus operaciones diarias. Esto requiere una arquitectura de TI a dos velocidades para crear un entorno de prueba y aprendizaje (apto para prototipado rápido y desarrollo iterativo) que se sume a la tecnología actualmente en uso en la organización. Una metodología de desarrollo ágil con entregas semanales (o incluso diarias) facilitará la creación de nuevos enfoques. Luego de refinadas y probadas, las nuevas soluciones podrán ser migradas a la arquitectura tradicional con foco en una ejecución de servicios repetible y confiable.

La automatización es solo parte de la historia

Para capturar todo el potencial de la planeación de cadena de suministro “no-touch”, las compañías deberán invertir también en herramientas de análisis avanzado de datos, tecnologías de aprendizaje automático (ML) y rediseño de procesos, además de adaptar sus estructuras organizacionales. La tecnología puede producir muchos ahorros fraccionales de FTEs, al automatizar o directamente eliminar ciertos roles. Para convertir esas mejoras en ahorros efectivos será necesario rediseñar buena parte de los roles en la función correspondiente.

El recorrido hacia la automatización requiere una infraestructura central que desarrolle los talentos adecuados y prácticas de gestión del desempeño y de los cambios. Un enfoque comprobado se basa en establecer un centro de excelencia (CdE) de planificación digital, cuya función puede oscilar entre definir la visión y la dirección general o proveer asistencia táctica para la gestión de programas, por ejemplo mediante la formación de líderes o la selección de proveedores. El CdE también provee soporte clave para la colaboración inter-funcional, reuniendo a expertos de diferentes áreas y alineando su trabajo con la estrategia digital de la compañía.

Cómo lograrlo

Un actor global del sector de consumo masivo (CPG) ilustra el modelo seguido por muchas compañías que han digitalizado exitosamente sus procesos de planificación:

Fijar el rumbo

Los líderes de la compañía comenzaron por establecer una aspiración exigente que iba más allá de la automatización para incluir digitalización y análisis de datos. Como elemento clave, los altos ejecutivos también definieron un plan de acción plurianual para alcanzar los objetivos, haciendo que la ambición se volviera más tangible para el resto de la organización.

Dejar que la máquina haga el trabajo

El examen de las reglas, los sistemas y las herramientas de negocios en toda la compañía reveló cuáles eran los procesos simples y repetibles más adaptados a la digitalización. En algunos casos, los sistemas ERP existentes fueron suficientes para automatizar las tareas; en otros, se utilizó software de automatización robótica de procesos (RPA). En última instancia, se automatizaron más del 90 por ciento de las actividades de planificación, lo que redujo sustancialmente la cantidad de intervenciones manuales y proporcionó a los planificadores herramientas de soporte para decisiones fácilmente accesibles.

Incorporar análisis avanzado de datos

La identificación de los principales puntos problemáticos en la planificación de la cadena de suministro sacó a la luz grandes oportunidades para usar advanced analytics. Después de recopilar todos los datos disponibles – una tarea compleja aunque viable gracias a las nuevas tecnologías –, la compañía pudo aplicar algoritmos de ML para mejorar la precisión y la granularidad de sus procesos de gestión de inventarios, programación de la producción y planificación de demanda.

Pensar más allá de S&OP y planificación integrada

Una vez implementado por completo el nuevo modelo, los reportes se elaborarán en forma continua, eliminando así la necesidad de ciclos de planificación mensuales y semanales y facilitando una toma de decisiones más ágil, simple y efectiva.

Incorporar los nuevos procesos al negocio

Para lograr que toda la estructura sea autosostenible, la compañía reformuló su estructura de gobierno, basándola en un conjunto definido y alineado de indicadores de desempeño (e incentivos) verdaderamente multifuncionales para todas las funciones comerciales, de operaciones y finanzas.

Este tipo de proceso de planificación con escasa o sin intervención manual (“no-touch”) contribuye a mejorar sensiblemente los niveles de servicio, a la vez que reduce los costos de la cadena de suministro y los inventarios a niveles muy difíciles de alcanzar por la mayoría de los jugadores del sector CPG en la actualidad. Las herramientas ya están disponibles: no hace falta esperar años para hacerlo.

Sobre los autores

Ignacio Félix es socio de la oficina de McKinsey & Company en Miami, mientras que Christoph Kuntze y Eduardo Tobías Benoliel son socio asociado y consultor, respectivamente, de la misma oficina; Ildefonso Silva es socio con base en Chicago.

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