Cadena de suministro impulsada por la demanda

Antes de iniciar este nuevo post, anticipo que las consideraciones que haré a continuación son una mirada particular sobre conceptos y prácticas relacionadas con Cadena de suministro impulsada por la demanda (DDSC), o Red de suministro impulsada por la demanda (DDSN), un tema que ha estado recibiendo una atención creciente por parte de las empresas que producen los llamados bienes de consumo de rápido movimiento, o productos de rápido movimiento como Nestlé, Procter & Gamble, Coca-Cola, PepsiCo, Philip Morris, Unilever, AB Inbev, BAT, L'Oréal y Nokia.

A gartner inc., todavía AMR Investigacióndefinió DDSN como el “sistema de tecnologías y procesos que permiten captar y reaccionar, en tiempo real, a los cambios en la demanda a través de una red de relaciones entre empleados, clientes y proveedores”. Esta definición puede, a primera vista, ser bastante similar a la idea detrás de la Programas de respuesta rápida (PRR), como el Inventario de proveedor administrado (VMI) y el Programa de Reabastecimiento Continuo (PCR). Sin embargo, un análisis más cuidadoso revela diferencias significativas en sus prácticas y resultados.

Los Programas de Respuesta Rápida surgen a raíz del desarrollo y mejora de los mecanismos de intercambio electrónico de datos (EDI), que permiten, al menos en teoría, acceder a la información de la vendido por los fabricantes, mejorando la precisión de las previsiones de ventas y, en consecuencia, reduciendo costes con stocks de seguridad. Sin embargo, el costo transaccional del intercambio electrónico de datos utilizando estándares de lenguaje intercambiables, como EDIFACT, y con la intermediación de empresas especializadas, conocidas como Redes de Valor Agregado (VAN), todavía era demasiado alto.

Al alto costo de transacción se suma la dificultad de cambiar patrones adversos en las relaciones entre la industria y el retail, que muchas veces imposibilitan llegar a un acuerdo sobre la inversión necesaria y la distribución de beneficios, y un posible incremento en los costos de operación de la industria. , derivados de existencias en consignación y envíos más frecuentes, también contribuyeron a limitar el uso de PRR.

Sin embargo, una revolución tecnológica ha hecho posible aspirar, en un futuro no muy lejano, a una gestión de la cadena de suministro verdaderamente impulsada por la demanda. Hay cuatro pilares que sustentan esta esperanza: nuevas tecnologías de procesamiento de datos, reducción drástica de los costos transaccionales, impresión tridimensional y una mejor comprensión de las ganancias derivadas de la colaboración en la cadena de suministro.

Análisis del Big Datos

La mejor información disponible para pronosticar la demanda futura y, a partir de ahí, “empujar” el flujo de productos hacia el consumidor final siempre ha sido la información del vendidoo consumo real. Con él, las empresas pueden utilizar métodos estructurados para pronosticar series temporales y estimar la demanda futura de sus productos y servicios. Con eso, se puede entender el enorme valor de tener esta información disponible, como propugnan los PRR. Aunque la investigación de ILOS muestra que, lamentablemente, una minoría de las grandes empresas brasileñas utiliza técnicas sofisticadas de pronóstico de ventas, esto puede considerarse el "estado de la práctica".

Sin embargo, el “estado del arte” en cuanto al tratamiento de datos para la realización de “pronósticos” ya se encuentra en otra frontera del conocimiento: Análisis del Big Datos. ¡Imagínese poder estimar la demanda futura ya no con datos históricos de consumo, sino con base en el análisis de la inmensidad de información disponible en redes sociales como Facebook, Pinterest, Twitter y otras!?

Se trata de información sobre fiestas, mudanzas, bodas, nacimientos… información que, si se analiza correctamente, permite anticipar la demanda futura real. Y ya existen robots-mecanismos que permiten la búsqueda y tratamiento de esta enormidad de datos no numéricos. Vea, en la Figura 1, el resultado de la búsqueda de Google Trends de los términos Análisis del Big Datos e Pronóstico de series de tiempo, mostrando la transformación que se está produciendo.

Figura 1 - Big Data Analytics X Pronóstico de series temporales

fuente: Tendencias de Google el 30/10/2015

XML

Como segundo factor de transformación, la drástica reducción de los costes de transacción derivada del desarrollo de la Lenguaje de marcado extensible (XML), la reducción de los costes de almacenamiento de datos y el aumento de la disponibilidad y velocidad de internet, que permiten el intercambio electrónico de datos sin la intermediación de VAN's.

Con costos de transacción más bajos, por ejemplo, los flujos de información pueden duplicarse y volverse bidireccionales, lo que permite dar forma a la oferta en tiempo real en función de la disponibilidad de recursos en la cadena. ¡¿Imagínese la información de capacidad ociosa de la flota de un operador logístico siendo transmitida en tiempo real a un minorista, que ofrece reducción de flete y entrega inmediata en sus canales virtuales para compras en ese período?!

Además, la reducción de los costos de transacción permite la inserción de un gran número de pequeñas empresas en la cadena de suministro, provocando una verdadera revolución en el comercio minorista, como se comenta en el post sobre Cadena de suministro omnicanal.

3D Imprimir

Una de las dificultades de gestionar la cadena de suministro de forma “demand-driven” siempre ha sido la necesidad de trabajar con lotes de producción y movimiento para diluir los costes de configuraciones maquinaria y transporte. Parte de los problemas con los PRR venían del aumento de los costos operativos por trabajar con lotes más pequeños, que casi nunca se compensaba con los ahorros por la reducción de inventarios. Sin embargo, estamos muy cerca, como apunta Joseph DeSimone en el Vídeo 1, de una auténtica revolución con el desarrollo de nuevas impresoras 3D más robustas y rápidas.

Vídeo 1 – ¿Qué pasaría si las impresoras 3D fueran 100 veces más rápidas?

Fuente: Charla TED – Joseph DeSimone

Las impresoras 3D no solo permitirán una Configure extremadamente bajos, ya que permitirán la eliminación de largas distancias de transporte, ya que se pueden instalar más cerca de los clientes. Otras iniciativas de automatización en las áreas industrial y de almacenamiento, como el uso de tecnología de reconocimiento de imágenes, han permitido una reducción considerable en los tiempos de respuesta al mercado. Un ejemplo de esto se puede ver en el Video 2.

Vídeo 2 – Clasificación automática de frutas

fuente: Visión aliada TV – Youtube

Colaboración en la Cadena de Suministro

Finalmente, parece haber una comprensión más clara de cómo las relaciones de colaboración pueden generar beneficios mutuos para las empresas involucradas. En la medida en que iniciativas como los PRR u otros mecanismos de colaboración entre socios comerciales, como el Planificación Colaborativa, Previsión y Reposición (CPFR), están comenzando a implementarse, es posible cuantificar los resultados y darse cuenta de que hay otra forma de obtener ganancias además de las negociaciones comerciales de fin de mes.

Desafortunadamente, aún queda mucho por hacer antes de que el concepto de Red de suministro impulsada por la demanda convertirse en una realidad práctica para las empresas. Es urgente superar el paradigma de que las ganancias en las relaciones ocurren exclusivamente en el proceso de negociación, construido en un período donde no existían las herramientas tecnológicas que hicieran un manejo eficiente de los flujos de información y productos a lo largo de la cadena de suministro. Ya es evidente que las posibles ganancias de las empresas que colaboran en una cadena de suministro impulsada por la demanda superan con creces las obtenidas en relaciones comerciales adversas.

¡Depende de nosotros crear los artefactos gerenciales para hacer posible este maravilloso futuro!

Referencias

<https://www.google.com.br/trends/explore#q=big%20data%20analytics%2C%20time%20series%20forecasting&cmpt=q&tz=Etc%2FGMT%2B2>

<https://www.ted.com/talks/joe_desimone_what_if_3d_printing_was_25x_faster>

<https://www.youtube.com/watch?v=Y0eop-hei3M>