La optimización logística es una de las mayores tareas a las que se enfrentan las empresas a diario. No es fácil, ni barata, ni se realiza en poco tiempo, sino que requiere una inversión importante, una formación elevada y un trabajo y una revisión constantes. Y para saber cómo hacerlo hemos querido contar con una voz autorizada. Con el permiso del autor, Donald Ratliff, reproducimos su artículo ’10 reglas para la optimización de la cadena de suministro y la logística’. Ratliff es profesor emérito y director co-ejecutivo del Centro de Investigación e Innovación Logística del Georgia Institute of Technology.

10 reglas para la optimización de la cadena de suministro y la logística

“Las empresas han dado pasos enormes en la automatización del procesamiento de las transacciones y en la captura de datos relacionados con la cadena de suministro y las operaciones logísticas. Y aunque estas innovaciones han reducido costes mediante la reducción de los esfuerzos manuales, su mayor impacto está aún por llegar. Estos procesos son los facilitadores esenciales para la optimización de la cadena de suministro y las decisiones logísticas. La cadena de suministro y la optimización logística no es ni fácil ni barata, pero es la mejor oportunidad para la mayoría de las compañías para reducir significativamente sus costes y mejorar su rendimiento. Para la mayor parte de cadenas de suministro y de operaciones logísticas hay una oportunidad de reducir el coste entre un 10% y un 40% mediante una mejor toma de decisiones. Tras más de 30 años desarrollando e implementando tecnología para la cadena de suministro y la logística he descubierto que las siguientes 10 reglas son requisitos esenciales para el éxito.

1.- Objetivos: han de ser cuantificables y medibles

Los objetivos son la manera en que especificamos lo que queremos conseguir con la optimización logística. Esto, llegado el momento, es la forma en la que el ordenador determina si una solución es mejor que otra y la dirección de la empresa decide si el proceso de optimización está dando un retorno sobre la inversión aceptable. Por ejemplo, una operativa de reparto puede definir que el objetivo sea minimizar la suma del coste fijo diario de los activos, o el gasto de combustible por kilómetro y el mantenimiento o el coste laboral por hora. Estos costes son a la vez cuantificables y razonablemente sencillos de medir.

2.- Modelos: deben representar fielmente los procesos logísticos requeridos

Los modelos son la forma en la que traducimos los requisitos operacionales y las limitaciones en algo que un ordenador pueda entender y usar mediante algoritmos. Por ejemplo, necesitamos modelos para representar cómo los envíos pueden ser combinados en cargas para un camión. Un modelo muy simple como el peso/volumen total de los envíos representará fielmente algunas de los requisitos de la carga (por ejemplo, en los líquidos a granel). Sin embargo, si usamos un modelo del total del peso/volumen para cargar vehículos nuevos en un camión portacoches muchas de las cargas que el ordenador piensa que encajarán no podrán ser realmente cargadas, mientras que algunas de las cargas que el ordenador descarte porque piense que no encajan en realidad sí encajen y sean mejores que las seleccionadas. Por tanto, en este último caso el modelo no representa fielmente el proceso y las cargas desarrolladas por un algoritmo de optimización probablemente sean irrealizables o subóptimas.

3.- Variabilidad: debe ser tenida en cuenta expresamente

La variabilidad ocurre en casi todos los procesos de la logística y la cadena de suministro (por ejemplo, el tiempo de tránsito varía de viaje en viaje, el número de ítems que tiene que ser recogido en un centro de distribución difiere de un día para otro y el tiempo de carga de un camión varía de un camión a otro). Muchos de los modelos asociados con la optimización de la cadena de suministro y la logística asumen o bien que no hay variabilidad o asumen que usar valores medios es adecuado. Esto lleva a menudo a errores en los resultados de los modelos y a malas decisiones en la cadena de suministro y la logística. Ignorar la variabilidad es a menudo una receta para el fracaso. La variabilidad ha de ser: o tenida en cuenta explícitamente en los modelos, o los profesionales de la cadena de suministro y la logística deben ser capaces de considerar explícitamente la variabilidad a la hora de interpretar los resultados de los modelos.

4.- Datos: han de ser precisos, estar a tiempo, y ser completos

Los datos son los que impulsan la optimización de la cadena de suministro y la logística. Si los datos no son precisos y/o no son recibidos a tiempo para incluirlos en la optimización, las soluciones resultantes obviamente resultarán sospechosas. Para la optimización que se centra en los procesos los datos también han de ser completos. Por ejemplo, tener el peso de cada envío no es suficiente si algunas de las cargas están limitadas por el volumen del camión.

5.- Integración: debe permitir una transferencia de datos completamente automatizada

La integración es importante por la gran cantidad de datos que ha de ser tenida en cuenta por la automatización logística. Por ejemplo, optimizar las entregas diarias a tiendas de un almacén requiere datos sobre los pedidos, los clientes, los camiones, los conductores y las carreteras. Introducir manualmente cualquier cosa que no sea la menor cantidad de datos posible es, a la vez, demasiado gasto de tiempo y tiene demasiada tendencia al error.

Para 40 envíos de grupaje hay 1.000.000.000.000 de combinaciones posibles

6.- Cumplimiento: debe dar resultados de una forma que facilite la ejecución, la gestión y el control

Las soluciones aportadas por los modelos de optimización de la logística y la cadena de suministro no tienen éxito a menos que la gente en el terreno pueda ejecutar el plan optimizado y la directiva pueda estar segura de que el retorno sobre la inversión (ROI) esperado se está obteniendo. Los requisitos para el trabajo han de ser simples, directrices sin ambigüedades que sean fácilmente entendidas y ejecutadas. La directiva requiere más información sobre los planes y sobre su desempeño respecto a los indicadores claves de rendimiento tanto a lo largo del tiempo como a través de los diferentes equipos e instalaciones. Las interfaces web se están convirtiendo en la herramienta predilecta tanto para la directiva como para los operarios.

7.- Algoritmos: deben aprovechar inteligentemente los problemas particulares del sistema

Uno de los mayores diferenciadores entre las tecnologías de optimización de la logística y de la cadena de suministro son los algoritmos. Un hecho irrefutable respecto a los problemas de la cadena de suministro y la logística es que cada una tiene características particulares que deben ser aprovechadas por los algoritmos de optimización para aportar soluciones óptimas en tiempos razonables. Por lo tanto, es fundamental que (1) esta estructura específica sea reconocida y entendida por el analista que monte el sistema de optimización; y (2) que los algoritmos de optimización que se empleen tengan la flexibilidad para permitirles ser “afinados” para aprovecharse de esta estructura particular. Ya que los problemas de optimización logística tienen un enorme número de posibles soluciones (por ejemplo, para 40 envíos de grupaje hay 1.000.000.000.000 de combinaciones posibles), el no sacar provecho de la estructura particular de los problemas significa o bien que el algoritmo tomará una solución basada en alguna regla general o que el tiempo de computación será extremadamente largo.

8.- Personal: debe tener el dominio y el conocimiento necesario para trabajar con los modelos, los datos y los motores de optimización

La tecnología de optimización exige muchos conocimientos y es poco razonable esperar que funcione bien a lo largo del tiempo sin al menos unas cuantas personas capaces de entenderla y que aseguren que los datos y los modelos son correctos y que la tecnología está funcionando de la forma para la que fue diseñada. No puedes esperar que un conjunto complejo de datos, modelos y algoritmos de rendimiento sean operados y apoyados sin un esfuerzo considerable por parte de gente con el conocimiento, la técnica y la experiencia necesarios.

9.- Procesos: deben respaldar la optimización y tener la capacidad de mejorar continuamente

La optimización logística y de la cadena de suministro requiere un esfuerzo continuo y grande. Constantemente se van a producir cambios en los problemas logísticos. Este cambio requiere que la monitorización sistemática de los datos, los modelos y los algoritmos de rendimiento no solo reaccionen al cambio, sino que inicien el cambio cuando surja la oportunidad. No ser capaces de establecer procesos que apoyen y mejoren continuamente la optimización logística termina constantemente en un pobre uso, o en el abandono, de la tecnología de la optimización.

10: ROI: debe ser demostrable teniendo en cuenta el coste total de la tecnología, la gente y las operaciones

La optimización de la logística y de la cadena de suministro no es gratis. Requiere gastos significativos en tecnología y en personal. Demostrar el ROI (Retorno Sobre la Inversión) requiere de dos cosas: (1) una evaluación honesta del coste total de la optimización y (2) una comparación justa de las soluciones producidas por la optimización en comparación con otras alternativas que haya en el mercado.

Hay una fuerte tendencia a infravalorar el gasto recurrente de usar tecnologías de optimización logística. Si el coste de la tecnología logística decrece después del primer año, es probable que la calidad de la solución también decrezca proporcionalmente. Es infrecuente que el coste recurrente anual de usar eficientemente tecnologías de optimización logística sea menor que el coste inicial de la tecnología. Determinar el impacto de la optimización logística requiere (1) realizar comparativas de mercado respecto a los indicadores claves de desempeño antes de implementar la tecnología, (2) comparar los resultados de la optimización con la comparativa de mercado y (3) realizar regularmente auditorías sobre el rendimiento de la optimización. Pocas compañías saben hoy en día cómo de bien está funcionando en realidad su optimización logística y cómo determinar sus oportunidades más importantes de mejora. Este es a la vez el mayor reto y la mayor oportunidad para la próxima generación de tecnología de optimización de la cadena de suministro y la logística”.

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