Este artículo fue escrito con la colaboración de Ignacio Félix y Ketan Shah, quienes lideran el trabajo de McKinsey en temas de cadena de suministro y operaciones de la Práctica de Bienes de Consumo.
Durante los últimos meses, personas de todas partes del mundo han expresado su preocupación por la situación de las cadenas de suministro. Algunos artículos no han estado disponibles en las tiendas durante semanas; los faltantes en categorías clave como alimentos envasados, productos de limpieza y especialmente insumos de protección sanitaria han estado en el foco de la atención de los medios. Al mismo tiempo, debido al cierre de muchas tiendas y a la necesidad de permanecer en los hogares, la demanda de otros tipos de productos cayó estrepitosamente. ¿Cómo harán las empresas para enfrentar la incertidumbre y las constantes fluctuaciones en la demanda de los consumidores ahora que ciudades, estados y países están dando los primeros pasos hacia la reapertura?
La crisis del COVID-19 plantea numerosos nuevos desafíos para la planeación de la cadena de suministro (CS). La pandemia volvió inefectivas las técnicas de estimación tradicionales, que se basan principalmente en información sobre las ventas históricas de una compañía y no en datos externos sobre previsiones futuras. Algunos productores, por lo tanto, no pudieron reaccionar con rapidez suficiente cuando los consumidores trasladaron la mayor parte de su gasto de los negocios físicos al comercio electrónico; otros no fueron capaces de aumentar la producción para satisfacer la demanda de consumidores obsesionados por abastecerse. Pese a ello, algunas compañías serán (o ya han sido) capaces de atender la demanda en el corto plazo, en gran medida gracias a sus capacidades de cadena de suministro avanzadas.
Para muchas empresas, la crisis del COVID-19 proveyó no solo una “plataforma en llamas” para transformar la planeación de CS, sino además una serie de circunstancias favorables para la transformación. Para comenzar, debido a los cierres obligatorios de fábricas y negocios en numerosas regiones, los productores están trabajando con menos proveedores y clientes en una cantidad limitada de mercados geográficos. De igual modo, algunas compañías están reduciendo temporalmente el número de SKUs que producen para dedicar sus fábricas y almacenes a los productos más demandados, logrando así una mayor visibilidad de la cadena de abastecimiento y permitiendo intervenciones más precisas. Adicionalmente, la crisis ha forzado a los equipos de marketing y ventas y a los planificadores de CS a colaborar más de cerca, lo cual generó nuevas oportunidades para rediseñar los procesos de planeación de principio a fin.
Durante los primeros días de la crisis, muchas empresas establecieron rápidamente una “torre de control” de CS, consistente en un equipo multi-funcional encargado de analizar datos en tiempo real y tomar decisiones con agilidad. Bien implementado, el abordaje de la torre de control puede resultar efectivo, ya sea en el contexto de una crisis o no. También constituye un paso importante hacia lo que creemos debería ser una aspiración de cualquier empresa de consumo: la planificación autónoma. En nuestra visión de la planificación autónoma, la analítica avanzada y big data son utilizados en cada paso del proceso de planificación de CS, facilitando una toma de decisiones mejor y más rápida con mínima intervención manual.
En este artículo describimos los elementos de una torre de control exitosa para ayudar a las compañías a adoptar decisiones basadas en datos durante la crisis del COVID-19 y en la fase inmediatamente posterior. También analizamos de qué manera es posible utilizar una torre de control como primer paso hacia la planificación autónoma. El objetivo final es que las compañías estén mejor preparadas para ofrecer los productos que los consumidores desean y necesitan, al mejor costo posible y de manera sostenible en términos medioambientales – aún en tiempos de crisis.
Fortalecer la torre de control cuanto antes
Algunas empresas creen erróneamente que una torre de control efectiva es simplemente un equipo que trabaja a toda hora en un entorno de “sala de mando” durante una crisis. En cambio, una torre de control en las organizaciones mejor administradas es parte de la rutina diaria, y no una iniciativa ad-hoc desempolvada de urgencia en épocas de crisis y luego desmantelada. Las torres de control exitosas tienen los siguientes elementos en común:
- Autoridad para tomar decisiones importantes. La torre de control no puede cumplir su propósito si está conformada por planificadores sin experiencia y personal de nivel medio abocado exclusivamente a preparar informes para sus superiores. En lugar de ello, la persona que lidere la torre de control debe ser un ejecutivo que cuente con la confianza y el respeto del CEO y el COO; el resto de los integrantes del equipo deben ser planificadores de CS con un sólido historial, además de gerentes de servicio a clientes, gestión de proveedores, operaciones de manufactura, almacenamiento y transporte (Gráfico 1). Este equipo multi-funcional debe estar empoderado para tomar decisiones de negocios importantes con rapidez, dentro de límites razonables.
- Procesos de decisión sustentados en datos. Reunir información precisa de fuentes internas y externas – e integrar todo en una “única fuente de verdad” – es importante pero no suficiente. Los datos deben ser entregados a los responsables por las decisiones en formatos digeribles y simples de usar. Los integrantes de la torre de control no podrán adoptar decisiones con suficiente rapidez si antes necesitan leer y analizar a fondo cientos de planillas de cálculo y documentos que no aportan insights significativos para su trabajo. Dicho esto, una empresa no debe esperar a contar con los datos óptimos o la herramienta perfecta para establecer una torre de control. Es posible comenzar con la información disponible y mejorarla a medida que se avanza.
- Capacidades de planificación de escenarios. Las torres de control más efectivas están equipadas con las herramientas, el talento y los procesos necesarios para llevar a cabo planeación de escenarios en forma regular y rápida. En cuestión de minutos u horas, en lugar de días o semanas, pueden desarrollar una variedad de escenarios, modelar sus implicancias y trade-offs (financieros y de otra naturaleza) en cada uno de los escenarios y recomendar acciones. Las discusiones y los debates acerca del camino a seguir se sustentan en los datos, en lugar de ser dominados por las voces más insistentes.
El impacto de una torre de control se percibirá en todas las partes de la cadena de suministro. En una compañía de productos para la salud, por ejemplo, la torre de control se movió con rapidez durante los primeros días de la pandemia de COVID-19 para distribuir equipos de protección personal a los trabajadores, monitorear la evolución de la situación en sus plantas de todo el mundo, reducir su portafolio de SKUs entre un 50 y un 70 por ciento (dependiendo de la marca) y diseñar un proceso de asignación de productos que comunicó con rapidez a los retailers. Pese a picos de demanda sin precedentes, la compañía logró sostener niveles de cumplimiento de pedidos superiores a los de sus competidores.
Dar forma a la nueva normalidad: Avanzar hacia la planificación autónoma
La cadencia acelerada de planificación de una torre de control y su rapidez para tomar decisiones pueden servir como base para construir capacidades de planificación autónoma más sofisticadas. En la práctica, la planificación autónoma hace posibles decisiones continuas y apoyadas en análisis automatizados en todas las áreas de la cadena de valor de planificación, con intervención humana solo para gestionar excepciones (Gráfico 2). En otras palabras, las máquinas hacen lo que mejor saben hacer – procesar datos y aplicar analítica avanzada –, liberando tiempo de los planificadores para dedicarlo a actividades con más valor agregado.
Ejemplo de caso: Planificación autónoma en alimentos envasados
Cerca de un año antes del brote de COVID-19, un productor multinacional de alimentos envasados estaba buscando mejorar sus procesos de planificación de cadena de suministro. Históricamente, la compañía había adherido a una frecuencia de planificación mensual, pero hacia el final de cada mes las condiciones de oferta y los perfiles de demanda ya no eran los mismos, lo que convertía a la optimización mensual en un ejercicio inútil. Además, la compañía tardaba habitualmente más de tres días en responder a pedidos de cambio, en parte debido a procesos mayormente manuales y un complejo ecosistema que dificultaba a los planificadores acceder y analizar insumos de datos. La compañía deseaba poder reaccionar más rápido a los cambios en la oferta y la demanda, y hacerlo de la manera más rentable posible.
Así, los líderes decidieron formar un equipo ágil y multi-funcional para conducir a la organización de CS hacia la planificación autónoma. En solo cuatro meses (versus el plazo habitual de seis a ocho meses), el equipo desarrolló un producto viable mínimo (MVP) que incluía una herramienta para integrar y depurar datos de más de 100 tablas. El esfuerzo resultó un éxito: la compañía aceleró su planificación táctica de una frecuencia mensual a semanal, y alcanzó un tiempo de respuesta de entre 24 y 48 horas para las solicitudes de cambio.
Cuando comenzó el brote de COVID-19, el sistema de planificación automatizada detectó patrones inusuales en los datos de punto de venta y otras señales de demanda (como tráfico en tiendas, datos de movilidad y análisis de redes sociales) en algunos mercados. Usando modelos de proyección basados en aprendizaje automático, el sistema pudo analizar en instantes millones de puntos de datos para identificar las causas de variación de la demanda. Luego, envió alertas automáticas a los planificadores de la compañía. El sistema también generó una serie de escenarios, al igual que recomendaciones para maximizar los ingresos y las ganancias bajo cada uno de ellos. Por ejemplo, en un escenario donde una de las plantas de fabricación agota su provisión de ciertos materiales o ingredientes, ¿se debe cerrar por completo la línea de producción? ¿O en lugar de ello fabricar un producto distinto en esa línea, y en ese caso cuál producto? Así, los planificadores trabajaron con el equipo de marketing y ventas para acordar el mejor camino a seguir.
Como resultado, cuando la demanda de los productos se triplicó en varias categorías y regiones, la compañía pudo reaccionar con rapidez, optimizando los niveles de inventario en dos a tres días en todas las categorías, incluso durante el pico de la crisis. Ahora, la compañía está aún más decidida a continuar con el desarrollo de capacidades de planificación autónoma.
Dar los primeros pasos con la planificación autónoma
El productor de alimentos envasados de nuestro ejemplo está usando un proceso en fases para avanzar con la planificación autónoma. Los siguientes principios están ayudando a garantizar el éxito de la iniciativa de transformación:
- Concentrarse en los casos de uso que generan más valor. En lugar de utilizar la metodología “waterfall” tradicional y de lanzar uno por uno cada módulo de la nueva herramienta, abrumando a la función de CS con una enorme cantidad de nuevas metas y objetivos, la compañía se concentró primero en problemas específicos y resultados deseados, y los tradujo en casos de uso a los que incorporó aprendizaje automático. Por ejemplo, identificó problemas de abastecimiento (medidos en nivel de servicio) como el principal desafío a resolver, en vista de la potencial oportunidad de mercado. Luego realizó pilotos del MVP en un puñado de plantas, con el objetivo de optimizar los planes de producción. Los planificadores notaron que el nuevo sistema les permitía elaborar mejores planes, y hacerlo cinco veces más rápido que antes.
- Revisar el modelo operativo. La compañía no se conformó solo con lanzar una herramienta. En cambio, abandonó sus ciclos de planificación tradicionales, rediseñó los procesos y desarrolló competencias en el personal (por ejemplo, de ingeniería de datos y analítica avanzada) a través de entrenamiento intensivo. También reconfiguró el espacio de trabajo de los planificadores para facilitar una mejor colaboración, e implementó de inmediato herramientas de planificación remota cuando debieron comenzar a trabajar desde sus hogares. Las técnicas ágiles, como los sprints y tableros kanban, se convirtieron en la regla en las operaciones cotidianas de los más de 20 planificadores que constituyen el núcleo de las nuevas capacidades de planificación autónoma de la compañía.
- Usar los datos como la columna vertebral. La empresa dedicó muchas horas a unificar los datos en un ecosistema en la nube que se actualiza automáticamente y tiene acceso a decenas de fuentes de información. Todo esto permitió que personas de todas las funciones puedan tomar decisiones colaborativamente acerca de los componentes tecnológicos, poniendo el foco en las áreas de mayor importancia. Con una infraestructura de datos sólida como columna vertebral de la planificación de CS, la compañía puede avanzar sin dificultades desde los primeros pasos de la planificación autónoma del suministro hacia otras áreas, como optimización de inventarios, planificación de materiales y, en última instancia, programación de la producción.
La pandemia de COVID-19 ha puesto a prueba severamente a las cadenas de suministro en todo el mundo, exponiendo las debilidades de los procesos de planificación y los modelos operacionales de las compañías. Los productores deben asimilar las lecciones de esta crisis y actuar velozmente para resolverlas. Incorporando una torre de control a los procesos de trabajo habituales y usándola para iniciar una transición firme hacia la planificación autónoma, las compañías pueden fortalecer su negocio para progresar durante la recuperación y también luego de ella.
