Por: Guido Secco / Supply Chain Solutions Perú
Pocas empresas hoy en día saben lo bien que su optimización de la cadena de suministro y logística está realmente funcionando y cómo determinar sus oportunidades más significativas para mejorarlas.
Las empresas han hecho grandes avances en la automatización de procesamiento de transacciones y captura de datos en relación con operaciones de cadena de suministro y logística.
Si bien estas innovaciones han reducido el costo al reducir el esfuerzo manual, su mayor impacto está aún por venir. Ellos son los habilitadores esenciales para optimizar las decisiones de la cadena de suministro y la logística.
Optimización de la cadena de suministro y la logística no es ni fácil ni barato, pero es la oportunidad más grande para la mayoría de las empresas para reducir significativamente sus costos y mejorar su rendimiento. Para la mayoría de las operaciones de la cadena de suministro y logística hay una oportunidad para reducir los costos entre un 10% a 40% mediante la toma de mejores decisiones.
Durante más de 30 años de desarrollo e implementación de la cadena de suministro y la tecnología logística, se han encontrado los siguientes 10 reglas para ser requisitos esenciales para el éxito:
- Objetivos:
Deben ser cuantificables y medibles.
Los objetivos son la forma en que se especifica lo que queremos lograr con la optimización de la logística. Esto a su vez es la forma como la computadora determina si una solución es mejor que la otra y la administración determina si el proceso de optimización está proporcionando un retorno de inversión (ROI) aceptable.
Por ejemplo, una operación de entrega podría definir el objetivo de ser – minimizar la suma del costo diario de los activos fijos, el costo por kilómetro de combustible y mantenimiento, y el costo por hora de trabajo. Estos costos son a la vez cuantificados y razonablemente fáciles de medir.
- Modelos:
Deben representar fielmente los procesos logísticos requeridos.
Los modelos son la forma en que traducimos las necesidades operacionales y las limitaciones en algo que la computadora puede entender y utilizar en los algoritmos. Por ejemplo, necesitamos modelos para representar cómo los envíos se pueden combinar en cargas para un camión. Un modelo muy simple, como el peso / volumen total de los envíos fielmente representan algunos de los requisitos de carga (por ejemplo, líquidos a granel).
Sin embargo, si se utiliza un modelo total de peso / volumen de carga de los coches nuevos en un coche que acarrea el carro, muchas de las cargas que la computadora piensa que no van a caber, pueden en realidad caber. Por lo tanto, en este último caso el modelo no representa fielmente el proceso de carga y las cargas desarrolladas por un algoritmo de optimización es probable que sean ya sub-óptimos.
- Variabilidad:
Debe ser de forma explícita.
La variabilidad se produce en casi todos los procesos de la cadena de suministro y logística, por ejemplo, el tiempo de viaje varía de viaje a viaje, el número de elementos para ser recogidos en un centro de distribución (CD) se diferencia de un día para otro, el tiempo para cargar un camión varía de camión a camión, etc,. Muchos de los modelos asociados a la optimización de la cadena de suministro y logística, ya sea asumir que no hay variabilidad o asumir que el uso de valores medios son adecuados.
Esto a menudo conduce a errores en los resultados del modelo y pobres cadenas de suministro y las decisiones de logística. Haciendo caso omiso de la variabilidad es generalmente un recibo para el fracaso. La variabilidad bien debe ser considerada explícitamente en los modelos o la cadena de suministro y los profesionales de logística deben tener la experiencia necesaria para considerar explícitamente la variabilidad en la interpretación de los resultados del modelo.
- Datos:
Deben ser precisos, oportunos y completos.
Datos es lo que impulsa a la optimización de la cadena de suministro y logística. Si los datos no son exactos y/o no se recibió a tiempo para incluirla en la optimización, las soluciones resultantes, obviamente, no serán de utilidad. Para la optimización que se centra en la ejecución, los datos también deben estar completos y comprensivos .Por ejemplo, tener el peso de cada envío no es suficiente si algunas cargas están limitados por el volumen de la camioneta.
- Integración:
Debe ser compatible con la transferencia de datos totalmente automatizado
La integración es importante debido a la gran cantidad de datos que debe ser considerado por la optimización de la logística. Por ejemplo la optimización de entregas de un almacén a las tiendas cada día requiere de datos con respecto a los pedidos, clientes, camiones, conductores, y carreteras. Introducción manual de otra cosa que cantidades muy pequeñas de los datos toma a la vez demasiado tiempo y es propenso a errores para la optimización.
- Entrega:
Debe proporcionar resultados en un formulario que facilite la ejecución, gestión y control
Soluciones proporcionadas por modelos de cadena de suministro y la optimización de la logística no tienen éxito a menos que las personas de campo puedan ejecutar el plan optimizado y en la gerencia puedan estar seguros de que se está logrando el retorno de la inversión prevista.
Los requisitos de campo son para las direcciones simples, sin ambigüedades que sean fácilmente comprensibles y ejecutados. Gestión requiere una información más agregada con respecto a los planes y su desempeño contra los puntos de referencia clave de rendimiento a través del tiempo y a través de instalaciones y activos. Interfaces basadas en la web se están convirtiendo en el medio de elección para la administración y ejecución.
- Algoritmos:
Deben explotar inteligentemente la estructura problema individual
Uno de los mayores diferenciadores entre las tecnologías de optimización de la cadena de suministro y la logística son los algoritmos. Un hecho irrefutable en relación con la cadena de suministro y los problemas de logística es que cada uno tiene una característica especial que debe ser explotada por los algoritmos de optimización con el fin de proporcionar soluciones óptimas en un tiempo razonable.
Por lo tanto, es fundamental que
- La estructura especial sea reconocida y comprendida por la creación de un sistema de optimización; y
- Los algoritmos utilizados tengan la flexibilidad para permitir que sean “sintonizados” para tomar ventaja de esta estructura especial.
- Personal:
Deben tener experiencia en el campo y la tecnología necesaria para apoyar los modelos, motores de datos y optimización.
La tecnología de optimización es “muy buena” y es razonable esperar que funcione bien con el tiempo para asegurar que los datos y los modelos sean correctos y que la tecnología esté funcionando como se diseñó. No se puede esperar de un complejo conjunto de datos, modelos y software que sean apoyados sin un esfuerzo considerable de personas con los conocimientos, la experiencia técnica y dominio adecuado.
- Proceso:
Debe ser compatible con la optimización y tener la capacidad de mejorar continuamente.
La cadena de suministro y optimización logística requieren un esfuerzo continuo significativo. Siempre van a haber cambios en los problemas de logística; este cambio requiere una vigilancia sistemática de datos, modelos y rendimiento de los algoritmos, no sólo reaccionar a cambiar, pero para iniciar el cambio cuando se presente la oportunidad. Si no se pone en marcha, los procesos para apoyar y mejorar continuamente la logística invariablemente resultan en una tecnología de optimización mala.
- Retorno de inversión (ROI):
Debe ser demostrable teniendo en cuenta el costo total de la tecnología, las personas y las operaciones.
Optimización de la cadena de suministro y la logística no son libres. Requiere gastos significativos para la tecnología y la gente.
Demostrando el ROI requiere dos cosas:
- Una evaluación honesta del costo total de la optimización y
- Una comparación de “manzanas con manzanas” de las soluciones que se produce por la optimización frente a alternativas como punto de referencia.
Hay una fuerte tendencia a subestimar el costo actual de la utilización de tecnología de optimización de la logística. Si el costo total de la tecnología de la logística disminuye después del primer año, es probable que la calidad de la solución se disminuya proporcionalmente.
Determinar el impacto de la tecnología de optimización requiere
- Evaluación de resultados con respecto a los indicadores clave de rendimiento antes de la aplicación de la tecnología,
- La comparación de los resultados de la optimización de los puntos de referencia, y
- La realización de auditorías periódicas del desempeño de optimización.
Pocas empresas hoy en día saben lo bien que su optimización de la cadena de suministro y la logística están realmente funcionando y cómo determinar sus oportunidades más significativas para la mejora.
Esto es a la vez el mayor desafío y la mayor oportunidad para la próxima generación de la tecnología de optimización de la cadena de suministro y logística.
ACERCA DEL AUTOR
Guido Secco es Licendiado en Administración de Empresas con Posgrado en Marketing & Finanzas en la Universidad Florida Southern en EE.UU., Diplomado en Supply Chain Management. Más de 18 años de experiencia profesional en las áreas de Supply Chain, Comercio Exterior y Negocios Internacionales. Profesional en Gestión / Proyectos en Logística y Cadena de Suministro.
