De los Modelos Deterministas a los Estocásticos en la Planificación en Función de la Demanda

Nuestras empresas funcionan según planes. Elaboramos previsiones, elaboramos presupuestos, formalizamos un programa de producción y asignamos nuestros recursos para ejecutar este plan.

La lógica MRP-II está firmemente arraigada en este principio: plan de empresa, S&OP, programa maestro de producción, red de capacidades y cuellos de botella, todo sigue y se desarrolla en cascada de forma jerárquica y determinista, con planes que están bien alineados.

Por supuesto, sabemos que en la vida real las cosas no funcionan así. Sabemos que la demanda real diferirá de las previsiones, que habrá imprevistos en la ejecución, etcétera. Para tenerlo en cuenta, evaluamos y reajustamos nuestros planes a intervalos regulares. Revisamos nuestros presupuestos una vez al año, quizá nuestras proyecciones financieras una vez al trimestre, nuestro S&OP una vez al mes, nuestro MPS una vez a la semana, y en el día a día… pase lo que pase.

Así pues, nuestras vidas como gestores de la cadena de suministro se orquestan en torno a planes entrelazados, la medición de las desviaciones con respecto a estos planes y las correcciones del rumbo. Dedicamos mucho tiempo y energía a elaborar estos planes, a debatir su pertinencia, a medirlos y a ajustarlos… ¡tengan en cuenta que nuestra próxima reunión pre-s&op es el lunes, y no estamos preparados!

Pero, ¿Está bien empleado este tiempo en el que buscamos una hipotética alineación de los planetas para gestionar los planes de la empresa?

Esto nos lleva a enfrentamos al siguiente dilema:

– Tenemos que anticiparnos; de lo contrario, no dispondremos de los recursos adecuados cuando los necesitemos.

– Cualquier anticipación determinista será errónea.

– Tenemos que ser capaces de responder con fiabilidad a la demanda real cuando se materializa.

Sabemos que nos enfrentamos a fenómenos estocásticos: tanto en la demanda como en la oferta como en la producción, todo es muy aleatorio.
Sin embargo intentamos responder de forma determinista.

Un modelo estocástico para responder a una demanda aleatoria

El Modelo Operativo Demand Driven «DDOM» -Demand Driven Operating Model- es un modelo operativo de respuesta a una demanda aleatoria. Este modelo de respuesta en sí está sujeto a la incertidumbre porque tendremos sucesos aleatorios de suministro. En lugar de tratar de establecer un plan determinista, definimos mecanismos que deben responder de forma robusta -ágil y resiliente- a la demanda. Por lo tanto, este modelo operativo debe estar diseñado y preparado para responder a eventualidades plausibles – dentro de un cierto rango operativo.

Nuestro trabajo como planificadores o administradores de la cadena de suministro es probar los rangos operativos y, si es necesario, intervenir en la parametrización para ajustar el ancho de banda de los eventos que nuestra cadena de suministro debe ser capaz de manejar.

Estocástico en lugar de determinista, ¿cuál es la diferencia? Es fácil tener un único plan de previsión de ventas basado en el consenso, del que se puede deducir un plan de producción y suministro. La secuencia es bastante sencilla de aplicar en nuestros sistemas informáticos y es compatible con la lógica binaria. Pero sabemos que es errónea.

Partir de la hipótesis de venta que incluyan probabilidades, aplicarlas a un modelo operativo que incorpore riesgos y deducir las medidas de adaptación que hay que tomar para que nuestro modelo sea lo suficientemente tolerante como para permitir una respuesta ágil a la demanda real y económicamente viable, es otra disciplina, tanto para nuestros sistemas informáticos como para nosotros mismos.

Podríamos tener la tentación, si planteamos el problema así, de intentar responder a esta incertidumbre con un modelo probabilístico, multidimensional e hiperconectado – digamos, por ejemplo, creando un gemelo digital relleno de inteligencia artificial y atento a las señales débiles.

Eso sería olvidar lo esencial, donde la mejor manera de responder a la complejidad es la simplicidad. Este es el punto fuerte del modelo Demand Driven. aprovechando los principios de la Teoría de las Restricciones (no optimizarlo todo, centrarse en unos pocos puntos de control, aprovechar los buffers, razonar por rango operativo y decidir lo más tarde posible…) creamos un modelo de control comprensible, visible y adaptable.

Aún queda trabajo por hacer…

Sin embargo, tener en cuenta estos rangos operativos sigue siendo una práctica emergente en el proceso de planificación de ventas y operaciones. A menudo supone un reto para los sistemas informáticos. Ya no se trata de buscar el consenso sobre un plan, realizar simulaciones para validar los límites de nuestro modelo, planificar el ajuste de las reservas de existencias, tiempo y capacidad, como inversión en agilidad y resistencia y simular las consecuencias en los escenarios financieros.

Varias empresas han asumido este reto, pero aún muchas están en pañales. Esto supone retos tanto para nuestros equipos como para nuestros sistemas informáticos. Como humanos, no nos gusta la incertidumbre. Preparar el futuro de nuestra empresa simulando el comportamiento en los límites de un modelo estocástico es más incómodo que hacer una o varias iteraciones de un plan determinista. También es un reto para nuestro software. En SYNKRON contamos con software enriquecido con las funcionalidades para proporcionar mejores herramientas para este proceso, y para satisfacer las expectativas de nuestros clientes que son pioneros en este campo, manteniendo las cosas sencillas. Es emocionante poder hacer realidad este alejamiento del determinismo, pero el trabajo no ha hecho más que empezar y queda mucho por inventar…

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