Predicitive Supply chain: De la eficiencia a la resiliencia

y como puede la tecnología hacer nuestra supply chain realmente adaptativa.

En la anterior newsletter os planteaba una pregunta y era si ¿hemos conseguido hacer nuestras cadenas de suministro suficientemente eficientes para hacerlas también resilientes?

En esta nueva entrega coincidiendo además con Logistics & Automation Madrid, me gustaría avanzar un paso más porque si aceptamos que nuestras cadenas de suministro tienen que ser más resilientes, la siguiente pregunta podría ser ¿qué papel debe jugar la tecnología para conseguirlo?

Vivimos desde hace años en un entorno que hemos denominado VUCA: volátil, incierto, complejo y ambiguo donde la próxima disrupción no será necesariamente como la anterior y  precisamente por eso no podemos pensar en diseñar nuestras supply chain intentando predecir únicamente cuál será la próxima crisis por lo que tiene más sentido empezar a construir organizaciones capaces de anticiparse, de ver antes, interpretar mejor, decidir más rápido, adaptarse y recuperarse y es ahí es donde la tecnología se convierte sin duda en una auténtica ventaja competitiva.

Una cadena conectada desde la demanda hasta el activo

Cuando hablamos de transformación tecnológica en supply chain, corremos el riesgo de pensar en soluciones independientes: un sistema para prever la demanda, otro para planificar la producción, un almacén automatizado, una aplicación de transporte o sensores para determinados activos. Es mas que necesario pero la verdadera oportunidad aparece cuando conectamos todo el flujo e2e  desde la previsión de la demanda hasta el aprovisionamiento, la fabricación, el inventario, el almacén, el transporte, la entrega al cliente y, finalmente, el mantenimiento de los activos que hacen posible toda esa operación, porque una buena previsión que no se conecta con producción aporta poco o una excelente planificación sin visibilidad de inventario genera decisiones incompletas. Y un almacén completamente automatizado que no recibe información fiable desde planificación será simplemente una instalación muy sofisticada ejecutando un plan equivocado por lo que la tecnología debe permitirnos pasar de optimizar partes de la cadena a orquestar el conjunto.

El difícil equilibrio entre servicio e inventario

Probablemente uno de los mejores ejemplos de esta complejidad sea el inventario porque queremos reducirlo ya que nos consume capital, genera costes y puede convertirse en obsolescencia, pero también queremos incrementar nuestros niveles de servicio y además, queremos ser resilientes. Y aquí está el dilema ¿Cómo conseguimos las tres cosas?

Durante mucho tiempo una de las respuestas fue disponer de más stock de seguridad, pero aumentar inventario indiscriminadamente no es resiliencia, más bien es simplemente una forma cara de protegernos frente a la incertidumbre.

La oportunidad está en segmentar. ¿Qué productos son críticos? ¿Qué materiales tienen mayor riesgo? ¿Qué clientes necesitan niveles de servicio diferentes? ¿Dónde necesitamos stock estratégico y dónde podemos trabajar con mucha más flexibilidad?

Aquí es donde mejores previsiones, algoritmos, simulación y planificación avanzada pueden permitirnos gestionar ese equilibrio con mucha más precisión porque visibilidad no es resiliencia.

En los últimos años hemos hablado muchísimo de visibilidad y es fundamental, pero tener visibilidad no significa necesariamente tener capacidad de reacción ya que podemos saber perfectamente que un proveedor va a retrasarse, que un transporte tiene una incidencia o que una línea de producción está reduciendo su capacidad.

Eso es información y la resiliencia comienza cuando podemos contestar inmediatamente y de manera correcta: ¿Y ahora qué hacemos? ¿Qué pedidos se verán afectados? ¿Qué alternativa tenemos? ¿Podemos cambiar de proveedor? ¿Reasignamos inventario? ¿Modificamos una secuencia de producción? ¿Cambiamos rutas? ¿Priorizamos a determinados clientes?

Por eso creo que el verdadero salto tecnológico no está en pasar de la ausencia de datos a tener más datos. Está en pasar del dato a la decisión.

Control Towers: del control a la decisión

Esto debería cambiar también nuestra forma de entender una Supply Chain Control Tower. No debería ser únicamente una gran pantalla llena de indicadores ya que su verdadero valor aparece cuando podemos conectar datos, detectar excepciones, identificar impactos y ayudar a decidir. Una torre de control que únicamente muestra lo que está sucediendo aporta visibilidad, pero una torre de control que permite entender por qué está sucediendo, anticipar qué puede ocurrir y evaluar cómo deberíamos responder empieza a convertirse en una herramienta estratégica. Ese es el camino desde una supply chain visible hacia una Predictive Supply Chain.  Pero incluso predecir puede no ser suficiente.

De predictiva a adaptativa

Supongamos que nuestros sistemas identifican que existe una elevada probabilidad de rotura de suministro dentro de tres semanas. Suena bien y parece extraordinariamente útil pero todavía falta la parte más importante. ¿Qué hacemos con esa predicción?

La siguiente evolución será construir cadenas capaces de evaluar alternativas y adaptar dinámicamente sus decisiones. Más Visible. Predictiva. Adaptativa. Resiliente. Para mí, esta secuencia resume bastante bien hacia dónde debería avanzar la supply chain.

El Digital Twin como laboratorio de decisiones

En ese recorrido cobra especial importancia el concepto de Digital Twin. Podemos pensar en él como un laboratorio virtual donde probar decisiones sin asumir inicialmente el riesgo de ejecutarlas.

• ¿Qué ocurriría si se cierra un centro de distribución?
• ¿Y si perdemos un proveedor crítico?
• ¿Qué impacto tendría modificar nuestra red?
• ¿Podemos atender determinada demanda desde otra fábrica?
• ¿Qué ocurre si incrementamos el inventario de un componente concreto?
• ¿Y si cambia el coste del transporte?

La capacidad de simular escenarios permite convertir muchas decisiones que históricamente hemos tomado fundamentalmente con experiencia e intuición en decisiones apoyadas también por datos. No para sustituir el conocimiento de los profesionales sino para amplificarlo.

La IA tampoco hace resiliente una supply chain

Y, naturalmente, tenemos que hablar de inteligencia artificial. La IA puede mejorar previsiones, identificar patrones, detectar anomalías, priorizar incidencias, generar recomendaciones y automatizar muchas decisiones. Es verdad que su potencial es enorme, pero conviene no caer en una nueva simplificación de que incorporar IA convierte automáticamente una supply chain en resiliente.

Si tenemos malos datos, procesos desconectados o responsabilidades poco claras, la inteligencia artificial no solucionará nuestros problemas estructurales. Incluso puede acelerar decisiones equivocadas. Antes de hablar de inteligencia deberíamos asegurarnos de que tenemos integración, calidad del dato y procesos suficientemente maduros. La IA será extraordinariamente potente cuando se combine con conocimiento humano, contexto y capacidad real de ejecución.

Automatización sí, pero con flexibilidad

Algo parecido ocurre con almacenes e intralogística. Estamos viendo operaciones cada vez más automatizadas: sistemas automáticos de almacenamiento, robots móviles, picking robotizado, visión artificial o soluciones goods-to-person. Son tecnologías capaces de transformar radicalmente la productividad, pero automatizar no debe significar necesariamente rigidizar.

Una de las preguntas estratégicas será precisamente:

¿Necesitamos redundancia o necesitamos flexibilidad? Y es evidente a priori que no podemos duplicar nuestros activos, almacenes y capacidades por si ocurre una disrupción ya que esto sería económicamente insostenible y por eso necesitaremos redes capaces de cambiar de configuración, tecnologías escalables y procesos que permitan reasignar recursos rápidamente y es que la resiliencia debe diseñarse.

Medir cuánto tardamos en recuperarnos

Quizá también necesitemos nuevos indicadores ya que seguimos midiendo coste, productividad, inventario, OTIF o forecast accuracy pero quizá deberíamos empezar a preguntarnos también: ¿Cuál es nuestro Time to Recover?  o ¿Cuánto tardamos desde que aparece una disrupción hasta que recuperamos nuestra capacidad normal?

Quizá esa sea una de las métricas más interesantes para conocer realmente nuestra madurez de resiliencia porque nunca podremos evitar todas las disrupciones, pero podemos detectarlas antes y así podremos decidir antes y podremos adaptarnos antes y si toca podremos recuperarnos antes.

Nos vemos en Madrid

Los próximos 11 y 12 de noviembre, Logistics & Automation Madrid será precisamente un buen lugar para continuar esta conversación. Veremos soluciones de almacenamiento e intralogística, automatización y robótica, trazabilidad, software, transporte y tecnologías aplicadas a la gestión de la cadena de suministro pero creo que deberíamos acercarnos a ellas con preguntas diferentes y no solamente ¿Qué hace esta tecnología?

Podemos preguntar si esa tecnología me ayuda a tomar mejor decisiones, o qué proceso mejora o qué capacidad de adaptación aporta a mi cadena … porque probablemente ahí esté el verdadero sentido de la transformación tecnológica en hacernos constantes preguntas buscando respuestas. 

No necesitamos la supply chain con más tecnología y si necesitamos una supply chain que utilice mejor la tecnología para ser más eficiente cuando todo funciona y más resiliente cuando algo deja de funcionar. Y quizás esa sea la evolución que realmente tenemos delante: del dato a la decisión, de la predicción a la adaptación y de la eficiencia a la resiliencia.

Nos vemos en Logistics & Automation Madrid. Ya estoy deseando llegue el dia.