Las nuevas tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC’s), la robótica y los desarrollos en nuevos algoritmos de inteligencia artificial (AI) están provocando una transformación disruptiva en el mundo de los negocios, al tiempo que están proporcionando la posibilidad de construir estrategias diferentes en los negocios tradicionales. Los diferentes procesos de la cadena de suministro están también inmersos en la transformación digital con el objetivo de aumentar la eficiencia (mejor nivel de servicio) y eficacia (menos coste) de los mismos.
Algunos ejemplos aplicados a los procesos de planificación son los siguientes:
En las empresas de bienes de consumo masivo, tanto en fabricantes como en distribuidores y retailers, existe una fuerte actividad promocional encaminada a promover la compra de los productos por el consumidor final. Los algoritmos de ‘machine learning’ (MLE) permiten entender bien cuál es la señal de la demanda y separarla del ruido aleatorio para generar un forecast con alto grado de asertividad. Conocer de antemano cuánto más a ser esta “más-venta” y la participación de cada una de las variables promocionales en el resultado de la promoción son los resultados de estos modelos.
Una estrategia cada vez más usada por las empresas es el lanzamiento casi constante de nuevos productos, algunos de los cuales tienen éxito y se consolidan en el mercado mientras que otros mueren a los pocos meses de su introducción. Entender bien la contribución de las variables de diseño al éxito del producto es de suma importancia para maximizar el beneficio de las inversiones realizadas. Este es también un campo de aplicación de los algoritmos MLE con impacto en los procesos del Supply Chain.
No se puede perder de vista que sea cual sea el valor de la previsión que lleguemos a calcular, ésta siempre va a estar afectada por un error. En productos de alta y muy alta rotación, ese error puede ser “pequeño” (asertividades superiores al 90% son frecuentes de encontrar), mientras que el comportamiento de los productos en negocios de baja y muy baja rotación esto ya no es así. Pensemos en repuestos de automoción, de maquinarias industriales, etc. Incluso en negocios de alta rotación existen sku’s que son de baja rotación, pero con un gran interés para las empresas.
Un ejemplo de esto último son las cervezas artesanales, un sector de alto crecimiento pero que se comporta como baja rotación respecto a las marcas consolidadas. La manera de mantener altos niveles de servicio (evitar quiebras de inventario) con el stock justo para cada sku es mediante el correcto dimensionamiento del `stock de seguridad´, lo que requiere modelos avanzados para determinar ese buffer que sirve para amortiguar las incertidumbres que existen cuando se planifica. Para terminar esta breve introducción sobre cómo la transformación digital va a afectar a las empresas, dejo unas recomendaciones para las empresas colombianas:
• Desarrollen una estrategia clara al respecto porque el impacto de las nuevas tecnologías vino para quedarse y no como una moda pasajera;
• Prioricen según la repercusión que puede tener en su negocio;
• Confíen en empresas que tengan experiencia probada en la implantación de las mismas.
Fuente: Toolsgroup, Analdex.