Empecemos por esto: ¿Qué es la cadena de suministro? y ¿Qué esperaríamos de un sistema inteligente? No es tan sencillo como algunos sistemas lo describen o están programados para funcionar.
La cadena, como su nombre lo dice, son varios eslabones que forman un flujo y al unirse son capaces de crear una materia prima que nace en Asia, que tiene un ensamble en Brasil, el cual debe de ser enviado a México y se transforma en un producto terminado.
Este artículo se consume en Estados Unidos, otro tanto en Alemania y el resto se queda en el país. En todo este proceso, el producto pudo haber pasado por cinco países, tres métodos de transportación, cuatro fábricas especializadas y en un periodo de seis meses para que llegue a las manos del cliente.
Un sistema inteligente debe de ser capaz de interpretar toda la información en tiempo real la cadena de valor, analizar infinitas situaciones que suceden en el flujo completo e implementar o sugerir cambios para reducir todas esas actividades que no agregan valor al producto terminado.
Cada detalle, cada movimiento, cada exceso que está sucediendo en los eslabones de la cadena debe analizarse múltiples veces cada minuto.
Debe de ser capaz de detectar lo que el Toyota Production System, hoy llamado Manufactura Esbelta identifica como los ocho desperdicios (muda en japonés) que existen en la cadena: el tiempo de espera, los sobrecostos, el exceso de inventario, los defectos o retrabajos, el transporte, los procesos innecesarios, la sobreproducción y el talento mal utilizado. Todos estos desperdicios nos ayudan a identificar cuales etapas del proceso agregan o no agregan valor al producto que el cliente está dispuesto a pagar.
En el último año he visto más de diez programas y simuladores de las maravillas que la Inteligencia Artificial está ofreciendo para mejorar la cadena de suministro, desde modelos hechos por programadores independientes, startups o universidades.
Estas nuevas opciones se han creado en instituciones o en empresas que son expertas en el tema de programación, pero cuándo los empiezas a operar sólo ofrecen métodos para visualizar un solo eslabón de manera ordenada para los tomadores de decisiones, pero en el fondo no se aprecia que tengan una verdadera solución para mejorar oportunidades.
Por ejemplo, en el caso del transporte muestran datos sobre las unidades que tienes en distintas rutas, si están en tránsito o detenidos en algún punto, si utilizaron la ruta correcta, si pagaron la cuota de la carretera, etc.
Funcionan de una manera muy amigable, ya que uno tiene la opción de cargarle información de la situación actual, tales como: ¿cuántos camiones envías por año? ¿a cuáles destinos? ¿cuál es tu costo? ¿tus tiempos? ¿tus métodos? etc.
Otros más sofisticados toman los datos de tu sistema, los acomodan y los muestran en pantallas por toda la oficina.
Claro que todo esto funciona muy bien y es utilizado para muchos transportistas en todo el mundo, pero no es inteligencia artificial. Es información acomodada en gráficas, de colores, con diseños visuales y plasmados en monitores.
Estos nuevos programas ofrecen plataformas muy robustas, diseñadas a la medida y orientadas al cliente. Desde páginas de internet, sistemas creados para la empresa específica hasta aplicaciones en todas las plataformas. Dependiendo de cada necesidad, están diseñados para ser utilizados en todas las empresas. Unos sistemas están enfocados en transporte, otros en servicio al cliente, otros analizan costos, inclusive muchos colaboran en conjunto con sistemas de otra especialidad para complementar su información. Obviamente en todas te explican sus casos de éxito desde su nicho o especialidad. Otros integran comentarios positivos de sus principales clientes, pero nuevamente esto no es un sistema inteligente del ciclo completo, sólo un pequeño segmento con análisis detallado y un acomodo de datos visualmente organizados para los usuarios.
En situaciones reales existen problemas en las empresas donde tienen excesos de inventarios por situaciones del mercado o por alguna eventualidad, pero es necesario reducirlos.
Para esto se deben de analizar varios elementos y poder llegar al nivel óptimo sin tener afectaciones al cliente. La precisión de inventario, la confiabilidad de tus proveedores en entregas y en la calidad, la distancia de los proveedores, la importancia de un componente, la ubicación en el almacén, la confiabilidad en los procesos subsecuentes, etc.
Este sistema de inteligencia artificial debe de analizar todas estas variables y reducir los inventarios al nivel deseado de cada organización.
De lo contrario si nuestro sistema interpreta equivocadamente una de estas variables o datos y bajan los inventarios, tendremos como resultado el incumplimiento de las entregas a nuestros clientes.
En la cadena de suministro existen demasiadas variables que deben tomarse en cuenta para optimizar un proceso, desde actividades para reducir de manera significativa los tiempos de producción, identificar si una estación está retrabajando un producto una y otra vez, o los costos ocultos que existen en cada etapa por nombrar algunos.
Y este es un ciclo que nunca termina. Siempre hay un proceso que mejorar, un costo que reducir, un traslado más eficiente, un inventario con mejor precisión y un talento que los identifica día con día.
Es un proceso constante de mejoras que al final del día tendremos procesos con mayor eficiencia, calidad y más flexibles para recibir los cambios que la demanda operativa necesita.
Posiblemente pasen dos, tres o cinco años para tener un programa que optimice las operaciones, pero al menos hoy, no lo teneos.
Seguramente el día que un experto en manufactura esbelta trabaje con un buen programador, tendremos un sistema logísticamente inteligente.
¿Quién se apunta a programar?
El autor tiene más de 20 años de experiencia en Manufactura Esbelta, Seis Sigma y Cadena de Suministro en empresas de clase mundial.
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