Por Dra. Beatriz Royo, Profesora Asociada en ZLC.
Como tesis final del Máster de Ingeniería en Logística y Gestión de la Cadena de Suministro (ZLOG), tres de nuestros alumnos han analizado los retrasos en las entregas a partir de la identificación de desajustes en la información de los pedidos procedentes de diferentes sistemas. A partir de este estudio, Candela Lloret, Camila Revelo y Walter Antaurco han propuesto un sistema de alertas de notificación que podría permitir a las empresas responder proactivamente a las disrupciones de la cadena de suministro, con el fin de mantener o restablecer la entrega a tiempo.
El trabajo se basa en el estudio de una empresa que fabrica equipos de imagen por resonancia magnética (IRM) para diagnóstico médico. Se trata de una operación de fabricación y montaje por encargo, caracterizada por el alto valor del producto, largos plazos de entrega (de 10 a 20 semanas desde la recepción del pedido del cliente) y altos niveles de complejidad. Las piezas y conjuntos estándar se adquieren o fabrican en función de las previsiones, mientras que los componentes a medida sólo se fabrican bajo pedido en firme del cliente -si bien esto amplía los plazos de entrega a los clientes, elimina el inventario de productos acabados para esas piezas.
Sin embargo, se encontró que alrededor del 24 % de los pedidos se retrasaron debido a inconsistencias en la fecha de entrega confirmada (CDD) entre los sistemas comercial y de transporte, mientras que el 27 % de los pedidos se retrasaron debido a inconsistencias similares entre los sistemas comerciales y de producción/fábrica. Más de la mitad de los retrasos en los pedidos se atribuyeron a la falta de integración de datos entre los distintos sistemas. Esto impacta negativamente en la imagen de marca, la lealtad y satisfacción del cliente o, de hecho, en el logro de los objetivos de ingresos trimestrales.
El equipo identificó las causas de estos desajustes mediante un análisis de arriba abajo (top-down analysis) de la cadena de suministro y un análisis de abajo a arriba (bottom-up analysis) de ese 51% de pedidos retrasados, explorando los puntos críticos del proceso. En el primero, hay diez puntos de «estado Z», desde Z0 (creación de un pedido en el sistema comercial) hasta Z10 (llegada en las instalaciones del cliente). A medida que se llega a estos puntos de estado, la fecha real de ejecución se escribe sobre la fecha prevista inicialmente. Desgraciadamente, como hay tres sistemas y varios equipos implicados, el CDD no se actualiza y se queda como estaba al principio del proceso de producción.
Sin embargo, el análisis ascendente reveló que la mayoría de los desajustes se producen una vez confirmada la producción e iniciado el proceso de entrega; de hecho, la mayoría de los retrasos se producen durante la distribución, entre Z7 (producto expedido desde fábrica) y Z10.
Es más, resultó que el 85,57% de los desajustes se producían en una sola planta, mientras que sólo 12 productos representaban el 79,52% de los pedidos afectados. Los retrasos también varían según el país de destino y el modo de transporte: por carretera, 31 días de media, y por mar, 28 días. El equipo realizó una evaluación de riesgos para cada actividad del proceso de distribución. Por ejemplo, como hay un margen de tiempo entre la recogida del envío en la fábrica y la recepción del contenedor en el almacén del puerto, los retrasos aquí son de gravedad baja, pero sólo si pueden recogerse y corregirse durante este periodo; de lo contrario, la fecha de salida se retrasa: un suceso de gravedad alta. Cualquier retraso entre la carga y la descarga del contenedor en el buque (retraso en la manipulación, en la salida o en el mar) es, por definición, de gravedad alta, ya que no es recuperable. Desde la recogida en el puerto de recepción hasta la recepción en el centro de distribución local, hay cierto tiempo de recuperación, por lo que estos retrasos son de gravedad media, y el retraso en el envío desde el centro de distribución (que puede representar una acumulación de otros retrasos) hasta la entrega al cliente es, por supuesto, de gravedad alta si significa que no se cumple la fecha de entrega prevista.
¿Cómo resolverlo? Una estrategia de mitigación de riesgos requiere mejorar la visibilidad de extremo a extremo de la cadena de suministro y, en particular, crear la capacidad de identificar y abordar los desajustes de datos entre los sistemas comercial, de producción y de transporte a medida que surgen.
Una visibilidad precisa de la cadena de suministro a lo largo de todo el proceso de distribución es fundamental: no sólo ayuda a identificar las ineficiencias dentro del proceso, sino que permitiría el seguimiento de los pedidos en tiempo real, la anticipación de riesgos tales como los impactos de los retrasos y las interrupciones de la cadena de suministro en las fechas de entrega, y daría lugar a una entrega puntual y precisa de los productos que mejora la satisfacción y la lealtad de los clientes (¡y por lo tanto, la rentabilidad!).
Por ello, el equipo ha propuesto un sistema de alerta de notificaciones que no sólo identificaría las incoherencias, sino que evaluaría su impacto y los riesgos que entraña no abordarlas. El sistema permitiría a la empresa detectar los pedidos que, sin medidas paliativas, incumplirían la promesa de CDD al cliente. Este sistema se basa en utilizar probabilidades de ocurrencia y una matriz de impacto y riesgo basada en técnicas de aprendizaje automático, la base paradesarrollar gemelos digitales que utilizarían resultados históricos para predecir retrasos y modelar escenarios. Los resultados se presentarían en un cuadro de mandos codificado por colores que mostraría las prioridades y estrategias de mitigación adecuadas.
Para más información pueden contactar con Beatriz Royo: [email protected]
