Embarcarse en un viaje impulsado por la demanda puede requerir un acto de fe, confiando en una nueva forma de planificar y ejecutar procesos de reabastecimiento para garantizar el cumplimiento de los objetivos de servicio al cliente y de inventario.
Eso es lo que hace el reabastecimiento impulsado por la demanda (DDMRP), y comprender la teoría detrás de esto le ayuda a ganar confianza en el éxito de la práctica.
Pero todavía existen esas dudas persistentes, al menos si eres como yo, particularmente como alguien que ha pasado más de 30 años trabajando con sistemas MRP tradicionales.
En esos sistemas, es sencillo crear un pronóstico de demanda para artículos de nivel principal en el futuro tan lejano como sea necesario y ver qué sucede desde una perspectiva de materiales y capacidad. ¡Eso es más o menos lo que es la programación maestra de producción!
DDMRP no necesariamente ofrece esta capacidad. Si bien el uso diario promedio (ADU) y los tamaños de buffer se pueden calcular en el futuro, como lo hace SAP Integrated Business Planning (SAP IBP) para el reabastecimiento impulsado por la demanda, la evaluación de la posición de flujo neto (NFP) y la generación de órdenes de suministro se realizan diariamente. Y ocurre en puntos de desacoplamiento donde la demanda del cliente o de la demanda dependiente se basa en los pedidos, no en la explosión de una lista de materiales o una lista de distribución para impulsar la demanda planificada. Una vez que esté en funcionamiento con DDMRP, está bien: los procesos inherentes al modelo de cinco pasos mantendrán la oferta y la demanda sincronizadas según lo previsto.
Todos estamos de acuerdo, ¿verdad? Eso espero, pero también entiendo un poco de escepticismo. A menudo les digo a los clientes que la parte más difícil de cualquier proyecto DDMRP no es el aspecto técnico, sino el del proceso. ¿No sería fantástico si existiera una forma sencilla de modelar el futuro en un entorno DDMRP?
Con SAP IBP, sí lo hay. En mi reciente E-Bite de SAP PRESS Presentación de DDMRP con SAP IBP , menciono brevemente un parámetro de SAP IBP llamado «compensación del período actual». Definido en el nivel de encabezado de cada área de planificación, este valor pequeño pero potente le indica al área de planificación cuál es la fecha actual. Normalmente no se nota, con el valor establecido en 0, lo que indica que la fecha actual es hoy (como debería ser). Es posible que la mayoría de los usuarios empresariales de SAP IBP no sean conscientes de su existencia; así es como se ve.
Los educadores, implementadores y aquellos de nosotros que demostramos el producto ciertamente estamos familiarizados con esto: es invaluable para probar y mostrar capacidades. (Menos aún cuando se trabaja con series temporales IBP, donde se pueden especificar horizontes pasados y futuros. Para DDMRP, siempre es “hoy”).
Si ha recibido formación en DDMRP, sabrá que el conjunto de ejemplos de “Día 0->Día 1->Día n” son fundamentales para comprender cómo se calcula la PFN y se generan las órdenes de suministro.
Si ha intentado hacerlo usted mismo, sabrá que se requieren algunos conocimientos de Microsoft Excel y que existe una correlación directa entre los conocimientos de Excel/la inversión en tiempo de construcción y la facilidad para avanzar día a día. Esto no es necesariamente malo en un caso simple, ya que genera una comprensión más profunda del álgebra que hace que DDMRP funcione y es una parte válida de la educación de DDMRP.
Sin embargo, eso no ayuda cuando busca evaluar el rendimiento del modelo DDMRP real de su empresa.
Se pueden realizar iteraciones sucesivas de SAP IBP para el reabastecimiento basado en la demanda, con cambios en el parámetro de compensación del período actual entre cada una.
Aquí hay un proceso básico:
Configuración
Tenga sus datos maestros configurados y listos para probar. Preste especial atención a las configuraciones que determinan el cálculo de ADU (horizonte delantero y trasero) y el tamaño del búfer. Luego elija un conjunto de puntos de desacoplamiento relevantes para probar.
Puede cargar demanda real o simulada, en el pasado y, si utiliza ADU con visión de futuro, en el futuro. Usar la función RANDBETWEEN() de Excel como entrada para realizar más cálculos hace que esto sea sencillo. Si está probando puntos de desacoplamiento con dependencias, recuerde que SAP IBP no calculará la demanda dependiente en el proceso de determinación de ADU. Al crear una demanda para ubicaciones/productos secundarios, establezca el valor inicial apropiado para RANDBETWEEN() o modele la cantidad por ensamblaje en una fórmula de Excel basada en el principal. (Normalmente hago esto último y pongo RANDBETWEEN() después del cálculo base para introducir variabilidad). El rango de los parámetros RANDBETWEEN() afectará la variabilidad del flujo de demanda y quizás la categoría de variabilidad utilizada en el tamaño del buffer.
Ejecutar y revisar los operadores de planificación del tamaño de ADU y buffer. Asegúrese de que los resultados sean los esperados; si no, determine por qué y haga los ajustes apropiados. Quizás esto se deba a los horizontes hacia adelante y hacia atrás, o a la configuración de determinación del búfer.
Para los materiales que se encuentran en el punto de desacoplamiento de nivel superior, es decir, impulsados por la demanda del cliente o por la demanda de un padre que no es DDMRP, guarde los valores futuros de la cantidad de pedido de demanda confirmada para el horizonte que va a probar. Si calculó ADU con un horizonte prospectivo, podría simplemente copiar los valores ya utilizados. De lo contrario, utilice RANDBETWEEN() como en el paso anterior para cargar la demanda futura.
Tenga en cuenta que la demanda generada sobre esta base caerá por debajo del umbral máximo y, por lo tanto, influirá en el cálculo del NFP solo cuando esté presente en el período actual o en períodos anteriores. Si desea incluir picos de demanda en sus pruebas, no dude en hacerlo. Utilice un rango RANDBETWEEN() más amplio o introduzca picos manualmente.
Demanda de pedidos futuros.
Los materiales cuya demanda dependa de los elementos planificados del DDMRP principal incluidos en la prueba se manejarán por separado.
Pruebas (iterativas)
Establezca la compensación del período actual (CPO) en un valor NEGATIVO mayor o igual al tiempo de entrega desacoplado (DLT) más largo de los materiales que se están probando y revise el NFP en Excel.
Cree un inventario disponible y abra el suministro de modo que el estado del NFP esté en la parte inferior verde (no es necesario realizar ningún pedido). Establezca el CPO con una semana de anticipación. Podrías hacerlo diariamente, como en la vida real, pero para los propósitos de esta prueba, semanalmente es suficiente. Luego evalúe la nueva PFN. A continuación se exploran las partes manuales de cada iteración.
Para cada material, si se recomienda un nuevo pedido de suministro, coloque su cantidad como valor de cantidad de pedido de suministro confirmado en la columna de la derecha que corresponde a su plazo de entrega desacoplado.
Si el elemento de demanda creado impulsará la demanda de otros artículos en la prueba, cree una cantidad de pedido de demanda confirmada para estos materiales n columnas a la izquierda del pedido de suministro principal, donde n es el tiempo de entrega de producción o transporte de los artículos principales. Se podría debatir si el paso anterior debería realizarse antes o después de calcular la PFN del material hijo. Si repite este proceso a diario, definitivamente debería elegir después. Si es semanal, después es aún más sencillo, reconociendo que su prueba puede penetrar los buffers de material secundario más profundamente que de otra manera debido a una latencia de una semana en la colocación del pedido.
Calcule el inventario disponible en el futuro utilizando Excel para agregar el inventario disponible del día anterior al suministro del día actual, menos la demanda del día actual. Copie esta fórmula como mínimo en el futuro de su período de iteración (es decir, semanalmente). Guarde el contenido de su vista de Excel, luego elimine los valores de los pedidos de oferta y demanda confirmados en el período actual y en cualquier período anterior (es decir, con una iteración semanal, durante la semana pasada). Guardar de nuevo.
Eso completa un ciclo de una semana. Ahora, agregue la cantidad de días en una iteración al CPO, guarde y actualice la vista de Excel. Habrá pasado el tiempo y se calculará y mostrará una nueva NFP. Dado que comenzamos esto en el pasado, el inventario disponible y los elementos de suministro adecuados se cargarán en la fecha de inicio real de la prueba. Alternativamente, puede inventar los datos para que el inicio real aparezca en amarillo alto o verde bajo. Con materiales DLT cortos, esto funcionaría bien.
Tenga en cuenta que a medida que repita este proceso y calcule el inventario disponible según el proceso anterior, creará el inventario de cada día y guardará los valores anteriores; esto será importante al final de la prueba. SAP IBP para el reabastecimiento basado en la demanda hace esto en el cálculo, pero en el área de planificación estándar utiliza ADU en lugar de la demanda real. Puede optar por cambiar la definición y utilizar este ratio en su lugar.
Continúe este proceso iterativo durante el período de prueba. En cada iteración, además de revisar el NFP y crear pedidos de oferta y demanda, evalúe el inventario disponible proyectado para una DLT de cada material. Si tiene una latencia de una semana para crear suministro, es posible que vea una penetración más profunda en el rojo de lo que le gustaría, pero comprenda que esto es una función de la prueba.
Importante: si ve algún desabastecimiento proyectado, asegúrese de que el equipo comprenda el motivo y qué cambios se podrían realizar para evitarlo. Pero ese es un tema que escapa al alcance de esta publicación. Dicho esto, si el período de desabastecimiento es inferior a una semana, no se preocupe demasiado. La interacción diaria habría realizado un pedido de suministro antes y lo habría mitigado.
Siempre eres libre de cambiar de ciclos semanales a diarios. Esto puede ser particularmente importante si está probando materiales con demanda cíclica o estacional.
Continúe este proceso hasta el final del período de prueba.
Recientemente realicé este proceso durante un período de 180 días para tres materiales y me llevó menos de una hora. Cuando terminé, pude evaluar el rendimiento general (tenga en cuenta que la base comercial de esta prueba se analizará en una publicación separada).
Panel de Rendimiento del Inventario
Notará que este proceso no está completamente automatizado… por lo que querrá administrar el alcance de su ejercicio de prueba. Utilicé materiales que no tenían una demanda dependiente de otra pieza DDMRP, lo que reduce el esfuerzo requerido (ver arriba donde hablo sobre la relación entre los elementos de suministro para un artículo principal y la demanda para el hijo). Haga lo suficiente para convencerse a sí mismo y a los escépticos de su equipo de que DDMRP funcionará como espera.
Además, cuando se utiliza en una educación interna, en lugar de realizar pruebas, para contextualizar, asegúrese de agregar la exploración de los KPI relevantes en Excel y la interfaz de usuario web (particularmente alertas personalizadas) para comprender los comentarios que recibirá su equipo y las acciones que se tomarán.
Finalmente, este ejercicio no aprovecha la integración de SAP ECC que utilizará en el producto por la sencilla razón de que, en lo que respecta a SAP ECC, hoy es hoy. Entonces simplemente lo fingimos.
Conclusión
¡Eso es todo al respecto! Tenga en cuenta que detrás de esto están las capacidades completas de simulación de SAP IBP: se utilizaron versiones alternativas para evaluar diferentes datos maestros con la misma demanda, y las simulaciones introdujeron una mayor variabilidad y picos en el flujo de demanda para probar la resiliencia del buffer. Las pruebas integrales permiten confiar en los resultados que se lograrán en producción, y los resultados de las pruebas pueden incluso guardarse para evaluarlos con datos reales a medida que comienza a funcionar.
Por Thomas Wright
Thomas Wright es ingeniero principal de soluciones de SAP América. Como miembro del equipo de planificación de la cadena de suministro de SAP, aprovecha la experiencia colectiva de SAP para ayudar a los clientes a mejorar la eficiencia utilizando tecnologías para la planificación y ejecución de cadenas de suministro ajustadas. Tom también se desempeña como ingeniero líder de soluciones en la comunidad de práctica automotriz dentro de SAP, y brinda soporte a múltiples industrias donde se aplican las mejores prácticas de fabricación discreta. Tom se ha convertido en uno de los principales defensores de la planificación empresarial integrada de SAP, blogueando y presentando a los clientes y en los eventos SAPPHIRE y ASUG sobre SAP IBP en general, y en particular para las industrias automotriz, industrial y de ingeniería a pedido. En 2019, Tom se convirtió en un planificador certificado impulsado por la demanda.
